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数据可视化(2)-Seaborn系列 | 散点图scatterplot()

sns.set() tips = sns.load_dataset("tips") """ 案例2：设置hue 根据设置的类别，产生颜色不同的点的散点图 eg.下图为根据time分类的散点图 """ sns.scatterplot...seaborn as sns; sns.set() tips = sns.load_dataset("tips") """ 案例5：设置size ，根据设置的类别，产生大小不同的点的散点图 """ sns.scatterplot...as sns; sns.set() tips = sns.load_dataset("tips") """ 案例6：同时设置hue和size，根据设置的类别，产生颜色和大小不同的点的散点图 """ sns.scatterplot...sns.set() tips = sns.load_dataset("tips") """ 案例8：使用指定的标记 """ markers = {"Lunch": "s", "Dinner": "X"} sns.scatterplot...= np.random.randn(100, 4).cumsum(axis=0) wide_df = pd.DataFrame(data, index, ["a", "b", "c", "d"]) sns.scatterplot

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jointplot快速探究两组变量的分布及关系

JointGrid函数来实现同样的效果，用法如下 >>> g = sns.JointGrid(data=df, x='bill_length_mm', y='bill_depth_mm') >>> g.plot(sns.scatterplot...以下三种写法的效果是等价的 # 第一种 >>> g = sns.JointGrid(data=df, x='bill_length_mm', y='bill_depth_mm') >>> g.plot(sns.scatterplot...plt.show() # 第二种 >>> g = sns.JointGrid(data=df, x='bill_length_mm', y='bill_depth_mm') >>> g.plot_joint(sns.scatterplot...) >>> g.plot_marginals(sns.boxplot) >>> plt.show() # 第三种 >>> g = sns.JointGrid() >>> sns.scatterplot...第三种写法分别指定每个axes的绘图函数以及参数，提供了最大程度的灵活性，可以将其设定为不同的可视化形式，用法如下 >>> g = sns.JointGrid() >>> sns.scatterplot

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基于seaborn绘制多子图

sns.histplot, "tip")图片散点图scatterplotIn 8:g = sns.FacetGrid(tips, col="sex", hue="smoker") # 1g.map(sns.scatterplot..., "total_bill", "tip", alpha=.8) # 2g.add_legend() # 3图片解释下代码：第一行：col参数表示列方向的分组字段，hue表示颜色的分组第二行：sns.scatterplot...white"): g = sns.FacetGrid(tips, row="sex", col="smoker", margin_titles=True, height=2.5) g.map(sns.scatterplot...hue参数选择不同的分组：In 22:g = sns.PairGrid(iris,hue="species")g.map_diag(sns.histplot) # 对角线g.map_offdiag(sns.scatterplot...)g.add_legend()图片上三角、下三角和对角线分别绘制不同类型的图：In 24:g = sns.PairGrid(iris)g.map_upper(sns.scatterplot) # 上三角

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seaborn关联图表之折线图和散点图

用于映射颜色 2. size,用于映射线条的宽度或者点的大小 3. style, 用于映射线条的样式或者点的样式散点图的代码示例如下 >>> df = pd.read_csv('tips.csv') >>> sns.scatterplot...order 该系列包含了以下3个参数 1. hue_order 2. size_order 3. style_order 分别用于指定不用属性的排列情况，以hue_order为例，基本用法如下 >>> sns.scatterplot...以hue_norm参数为例，用法如下 >>> sns.scatterplot(data=df, x="total_bill", y="tip", hue="size", style="time", hue_norm...seaborn会自动根据属性组合进行图例的显示，示例如下 sns.scatterplot(data=df, x="total_bill", y="tip", hue="day", style="day"

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从入门到冠军中国移动人群画像赛TOP1经验分享

""" 拖尾/顺序特征分析 """ f, ax = plt.subplots(figsize=(20, 6)) sns.scatterplot(data=df_data, x='当月通话交往圈人数',...""" 连续型探索 """ f, ax = plt.subplots(1, 2, figsize=(20, 6)) sns.scatterplot(data=df_data, x='用户账单当月总费用...（元）', y='信用分', color='b', ax=ax[0]) sns.scatterplot(data=df_data, x='用户当月账户余额（元）', y='信用分', color='r'...', ax=ax1) sns.scatterplot(data=df_data, x='当月金融理财类应用使用总次数', y='信用分', hue='是否经常逛商场的人', ax=ax2) sns.scatterplot...', ax=ax2) sns.scatterplot(data=df_data, x='上网次数', y='信用分', hue='是否经常逛商场的人', ax=ax3) plt.show() ?

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从入门到冠军中国移动人群画像赛TOP1经验分享

""" 拖尾/顺序特征分析 """f, ax = plt.subplots(figsize=(20, 6)) sns.scatterplot(data=df_data, x='当月通话交往圈人数', y...""" 连续型探索 """f, ax = plt.subplots(1, 2, figsize=(20, 6)) sns.scatterplot(data=df_data, x='用户账单当月总费用（元...f, ax = plt.subplots(1, 2, figsize=(20, 6)) sns.scatterplot(data=df_data, x='用户账单当月总费用（元）', y='信用分',...', ax=ax1)sns.scatterplot(data=df_data, x='当月金融理财类应用使用总次数', y='信用分', hue='是否经常逛商场的人', ax=ax2)sns.scatterplot...', ax=ax2)sns.scatterplot(data=df_data, x='上网次数', y='信用分', hue='是否经常逛商场的人', ax=ax3)plt.show() ?

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10个数据可视化技巧,让你一看就懂！

例如： sns.scatterplot(x=horizontal_data_1, y=vertical_data_1, ax=ax[0]); sns.scatterplot(x=horizontal_data...animal_type = [‘dog’,’cat’,’cat’,’dog’,’dog’,’dog’] hue = [‘blue’,’red’,’red’,’blue’,’blue’,’blue’] sns.scatterplot...将此额外指标添加到绘图中的一个好选择是修改散点图的大小，通过「size」参数将大小指定给新的附加向量，并使用「size」调整它们之间的关系： size = [2,3,5,1,4,1] sns.scatterplot...但是，如果不使用 subplots，则应执行以下操作： g=sns.scatterplot(x=month，y=weight，hue=hue，legend=false) g.axvline(2，c='r...如果没有，你应该遵循与前一点相同的逻辑： g = sns.scatterplot(x=month, y=weight, hue=hue, legend=False) g.axvline(2,c=’r’)

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70个精美图快速上手seaborn！

散点图sns.scatterplot 基础散点图 In 4: sns.scatterplot(x="total_bill",y="tip",data=tips) plt.title("basic scatter...with seaborn") # 添加标题 plt.show() 图片进阶散点图指定散点的大小： In 5: sns.scatterplot(x="total_bill",...data=tips) plt.title("better scatter with seaborn") # 添加标题 plt.show() 图片指定hue进行分组： In 6: sns.scatterplot...col="day",row="sex") Out74: 图片（3）调用map函数 In 75: f = sns.FacetGrid(tips,col="day",row="sex") f.map(sns.scatterplot..., x="total_bill",y="tip") Out79: 图片 In 80: f = sns.FacetGrid(tips, col="time") f.map_dataframe(sns.scatterplot

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细胞细胞生态位相互作用产生了生物学意义的协变量结构

= np.percentile(lim_arr[:, 1], 100 - pre) + deltafig = plt.figure(figsize = (13,5))plt.subplot(121)sns.scatterplot...deltaymax = np.percentile(lim_arr[:, 1], 100 - pre) + deltaplt.figure(figsize=(10,5))plt.subplot(121)sns.scatterplot...', prop={'size': 8}, fontsize = '8', markerscale = 1, ncol = 2)plt.axis('off')plt.subplot(122)ax = sns.scatterplot...st_dataPlotBatch = st_data_sst[st_data_sst.obs['batch'] == batch] plt.subplot(1,5, 1+ ind) sns.scatterplot...'spatial'][:, 0], y = st_dataBatch.obsm['spatial'][:, 1], color = (207/255,185/255,151/255, 1)) sns.scatterplot

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让老板和客户一看就懂，赞不绝口的10个数据可视化技巧

例如： sns.scatterplot(x=horizontal_data_1, y=vertical_data_1, ax=ax[0]); sns.scatterplot(x=horizontal_data...animal_type = [‘dog’,’cat’,’cat’,’dog’,’dog’,’dog’] hue = [‘blue’,’red’,’red’,’blue’,’blue’,’blue’] sns.scatterplot...将此额外指标添加到绘图中的一个好选择是修改散点图的大小，通过「size」参数将大小指定给新的附加向量，并使用「size」调整它们之间的关系： size = [2,3,5,1,4,1] sns.scatterplot...但是，如果不使用 subplots，则应执行以下操作： g=sns.scatterplot（x=month，y=weight，hue=hue，legend=false） g.axvline（2，c='r...如果没有，你应该遵循与前一点相同的逻辑： g = sns.scatterplot(x=month, y=weight, hue=hue, legend=False) g.axvline(2,c=’r’)

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seaborn常用的10种数据分析图表

sns.get_dataset_names() import seaborn as sns # 导出鸢尾花数据集 data = sns.load_dataset('iris') data.head() 1、散点图函数sns.scatterplot...sns.set() import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline # 小费数据集 tips = sns.load_dataset('tips') ax = sns.scatterplot

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Python代码|Python做数据可视化的代码

, 50), arrowprops={'facecolor':'red', 'shrink':0.05}) # In[28]: import seaborn as sns sns.set() sns.scatterplot..., kind='violin', data=df) # In[36]: fig, axes = plt.subplots(1, 2, sharey=True, figsize=(8, 4)) sns.scatterplot...Mes", y="deep_learning", hue="categorical", data=df, ax=axes[0]) axes[0].set_title('Deep Learning') sns.scatterplot

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想快速学会数据可视化？这里有一门4小时的Kaggle微课程

散点图为了创建简单的散点图，我们使用 sns.scatterplot 命令并指定以下值：水平 x 轴（x=insurance_data['bmi']）垂直 y 轴（y=insurance_data...['charges']）输入： sns.scatterplot(x=insurance_data['bmi'], y=insurance_data['charges']) 输出： <matplotlib.axes...输入： sns.scatterplot(x=insurance_data['bmi'], y=insurance_data['charges'], hue=insurance_data['smoker

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python主成分分析小实例

"+str(i) for i in range(1,5)]) df3 = pd.concat([df2,df['target']],axis=1) plt.figure(figsize=(9,6)) sns.scatterplot...target.unique()[1],:] df3_3 = df3.loc[df3.target == df3.target.unique()[2],:] plt.figure(figsize=(9,6)) sns.scatterplot

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python中Seaborn模块介绍

1, 2, 3, 4, 5], 'y': [2, 3, 1, 5, 4], 'hue': ['A', 'B', 'A', 'B', 'A'] }) # 使用Seaborn绘制分类散点图 sns.scatterplot...sns.scatterplot()函数根据x和y列绘制散点图，并使用hue列对不同的点进行着色，从而可以清晰地看到不同类别之间的分布差异。

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数量和比例气泡图学习(Python版)

plot_data.columns = ['x', 'y', 'count']sns.scatterplot( data=plot_data, x='x', y='y', hue='x...10, 10))plot_percent = percent_tbl.stack().reset_index()plot_percent.columns = ['x', 'y', 'percent']sns.scatterplot

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使用 Python 进行数据可视化之Seaborn

as sns import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd # 读取数据库 data = pd.read_csv("tips.csv") sns.scatterplot...as sns import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd # 读取数据库 data = pd.read_csv("tips.csv") sns.scatterplot

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seaborn绘图入门1（lineplot+barplot+heatmap+scatterplot）

regplot 散点图 3.1 scatterplot，普通散点图 # 散点图 filepath = "insurance.csv" insurance_data = pd.read_csv(filepath) sns.scatterplot...3.3 scatterplot(x=,y=,hue=) ，hue带第三个变量区分 # 查看区分，是否吸烟 hue sns.scatterplot(x=insurance_data['bmi'], y=insurance_data

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经济学人风格图表的Python-Seaborn和R-ggplot2绘制

FF0000',lw=1.5,zorder=0) ax.invert_yaxis() #颜色设置 palette = ['#9B4546','#2C9BA1','#3F8DD5'] scatter = sns.scatterplot...palette=palette,s=400, ec='none',alpha=.95,zorder=1,ax=ax) scatter_na = sns.scatterplot...matplotlib绘制较为麻烦，而使用seaborn则可完美解决，体现出sns.scatterplot() 的集成优势 ? ? 。

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数据可视化 | seaborn绘制散点图

由于我们直接使用了seaborn进行图表的绘制，绘图代码也得到了极大的简化，默认的绘图代码如下： fig, ax = plt.subplots(figsize=(6,5),dpi=200) scatter = sns.scatterplot..."#159090") plt.style.use('fivethirtyeight') fig, ax = plt.subplots(figsize=(6,5),dpi=200) scatter = sns.scatterplot

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jointplot快速探究两组变量的分布及关系

基于seaborn绘制多子图

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