countplot和pieplot反转标签颜色

countplot和pieplot是数据可视化中常用的图表类型。

countplot（计数图）是一种用于显示分类变量的频数分布的图表。它通过在x轴上显示分类变量的不同取值，并在y轴上显示每个取值的频数来展示数据。countplot适用于离散型数据的可视化，可以帮助我们了解各个类别的数据分布情况。

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pieplot（饼图）是一种用于显示数据占比的图表。它通过将数据分成不同的扇区，每个扇区的角度表示该数据占总体的比例来展示数据。饼图适用于展示数据的相对比例，可以帮助我们直观地了解各个类别的占比情况。

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反转标签颜色是指将图表中标签的颜色与默认颜色相反。在countplot和pieplot中，标签通常用于表示每个类别的名称或标识，反转标签颜色可以提高标签的可读性和对比度，使其更加醒目。

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类别型特征转换对离散型的特征进行编码，2种常见方式：自然数编码（特征有意义）：比如衣服的S、M、L、XL等尺码大小，本身就存在一定的大小顺序独热码（特征无意义）：比如红黄绿的颜色类别；类别无顺序...类别相关的统计特征构造目标编码 count/nunique/ratio等特征特征交叉组合等构造目标编码构造目标编码：使用目标变量（标签）的统计量来对类别特征进行编码；回归问题，可以统计均值、中位数等...常用方法：皮尔逊相关系数卡方检验互信息法信息增益皮尔逊相关系数可以衡量变量和变量间的相关性，解决多重共线性问题可以衡量变量和标签间的相关性 # 提取top300的特征 def feature_select_pearson...对于分类问题，一般假设与标签独立的特征为无关特征，而卡方检验刚好可以进行独立性检验。如果检验的结果是某个特征和标签独立，则可以删除该特征。...plt.figure(figsize=(8,6)) sns.countplot(df["Heating"]) plt.show() plt.figure(figsize=(8,6)) sns.countplot

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大数据应用导论 Chapter05 | 数据可视化

4、实线变虚线通过各种函数和参数控制形状、粗细、颜色；坐标轴范围、缩放、平移等。...4、饼图 #x为计数，y为标签 x = tips['day'].value_counts().tolist() y = tips['day'].value_counts().index.tolist()...1.2、颜色设置 Seaborn在颜色设置上也十分方便有六个默认颜色循环主题： 1. deep 2. muted 3. pastel 4. bright 5. colorblind ?...其中一组常用的颜色是“hls”，有多种颜色可供选择 ? 连续渐变颜色可用于数值型数据：数据值越大，颜色越深 ? 还有用于区别不同类别数据的颜色 ?...据上图可知，随着总账单的增加，消费也随之增加 2、countplot 对于离散型的数据，Seaborn提供了多种视图方法： countplot：计算每种类别的个数 violinplot：查看每种类别对应的连续数据分布

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Seaborn旨在帮助用户轻松地生成有吸引力和信息丰富的可视化结果。...以下是Seaborn库的一些主要特点：美观的默认样式：Seaborn通过提供现成的样式和颜色主题，使得创建各种类型的图形变得更加简单。它的默认样式经过精心设计，使得图表具有更高的可读性和美观度。...这些图形不仅易于使用，还具有各种选项和参数，可以帮助你更好地展示和理解数据。数据集可视化：Seaborn还包含一些内置的示例数据集，这些数据集可以直接在库中使用。...(tips["sex"]) # 写法2 sns.countplot(data=tips,x="sex") plt.show() 图片也可以指定不同的分组： In 29: sns.countplot(...# 显示文本 fmt=".1f", # 保留一位小数 linewidths=0.5, # 设置线宽 vmin=2, # 颜色棒的最大值和最小值

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