如何在绘制散点图时获得海运的颜色?
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
ax=fig.add_subplot(111)
for f in files:
ax.scatter(args) # all datasets end up same colour
#plt.plot(args) # cycles through palette correctly
在使用hue标识类别并使用特定列定义标记大小的Seaborn散点图中,是否可以允许标记颜色的“阴影”根据第三列在类别(由hue定义)内变化? 下面的示例使用hue来标识类别(根据df['cat']),使用df['p']来改变标记大小。但是,它不允许标记颜色的阴影在某个类别内变化(由hue定义)。我想使用df['q']来做这件事。 import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
sns.set()
我有一个包含以下列的数据框架:
df = pd.read_csv('edtech.csv')
print(df.head())
Unnamed: 0 Title Date Country \
0 3 Apple acquires edtech company LearnSprout 15-01-16 US
1 9 LearnLaunch Accelerator launches new program 15-0
我很难在散点图上添加一条回归线(状态模型OLS所基于的回归线)。请注意,使用seaborn的lmplot,我可以得到一行(参见示例),但我希望使用来自statsmodel OLS的精确行,以确保完全的一致性。
如何调整下面的代码以将回归线添加到第一个散点图中?
import statsmodels.regression.linear_model as sm
import seaborn as sns
import pandas as pd
import numpy as np
np.random.seed(0)
data = {'Xvalue': range(20, 30),
我有一个Pandas DataFrame,我想要按某个列进行分组。然后,我想对这个分组的数据帧做一个散点图。然而,如果我这样做了,我会得到一个错误,因为我分组的列是无法识别的。 # Data loading, processing and for more
import pandas as pd
import numpy as np
# Visualization
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
# set seaborn style because it prettier
sns.set()
df = pd.D
我想在散点图上画一个3行图,以检查散点图中的点是多少,我的散点图如下所示
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
x = np.array([38420690,53439687,82878917,97448841])
y = np.array([47581627,12731149,3388697,911432])
plt.scatter(x,y)
plt.plot()
plt.show()
现在,我想在散点图上再画3张线图,
1行图@x=y第2行图@x=10*y第3行图@x= 10/
from matplotlib import cm
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
这是原始的彩色地图
cmap = [cm.inferno(x)[:3] for x in range(0,256)]
sns.palplot(cmap)
我最喜欢的结果是沿着下面所示的颜色图,,除了,还有原始颜色。
cmap2 = [cm.inferno(x)[:3] for x in range(0,256)][100:]
sns.palplot(cmap2)
我正在尝试用两个情节创建一个子图。第一个图本质上是一个散点图(我使用的是正则图),第二个是直方图。
我的代码如下:
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
data = {'source':['B1','B1','B1','C2','C2','C2'],
'depth':[1,4,9,1,3,10],
'value