Python Seborn Ridge绘图教程不起作用
如果我复制粘贴Seaborn website中给出的示例以生成"；Ridge Plot&Quot；，则代码在两个不同的点上失败： import numpy as np import pandas as pd import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt sns.set_theme(style="white", rc={"a
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如何使用预先计算的平均值、中位数、百分位数等在海运中创建箱形图？
我想在seborn或matplotlib中创建一个盒图，在那里我可以手动输入盒图的值，而不是从数据集计算这些值。 我正在尝试将实际数据与目标值进行比较，因此我希望将这些目标显示为框图，然后覆盖实际数据点的马赛图。例如。我有一个具有不同薪酬类别的数据框，其中包含以下所需目标： Grade GN23 MINIMU
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Python Seborn热图数据的动态更新
我想动态更新用Seborn制作的热图，逐条添加数据行。 下面的示例代码完成了基本工作，但它似乎并没有更新热图，而是在前一个热图中嵌套了一个新的热图。 预先感谢您提供的任何帮助/解决方案。 import numpy as np np.random.seed(0) import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt data =
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从海运保存打印
当我尝试保存使用Seborn的绘图时，如下所示： import seaborn as sn import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from pylab import savefig array = [[100,0], [33,67]] df_cm = pd.DataFrame(array) svm =
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使用海运热图高亮显示每行的最小值
我正在尝试使用相同的颜色突出显示每行的最小值： 例如，第一行的最小值为0.3。我想用蓝色突出它。同样，对于第二行，为0.042，依此类推。 这是代码。 import numpy as np import seaborn as sns import matplotlib.pylab as plt from matplotlib.patches import Rectangle P
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堆叠条形图按包含字符串值的特定列进行计数
我使用Seborn获取了一个条形图，其中我的数据按列MONTH计算。 sns.catplot(x = 'MONTH',kind="count",data=df) 我现在想得到的是堆叠的条形图，其中数据按另一列计数TASKTYPE。此列中的条目为字符串。 我的数据帧如下所示： MONTH TASKTYPE 09/19 A 09/19 B 10/19 B 10/19 B 01/2
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按升序或降序排序一条蟒蛇海运条形图
这是我的当前代码，使用的是美国境内按发生次数排列的死因数据集： `top_cause_of_death_barplot=sns.catplot(data=death, x='cause_name', y='deaths',kind='bar',ci=None,legend_out=False,height=10, aspect=1.5) plt.xlabel('Causes of Deat
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如何用曲线图自动设置轴线？Sns.kdeplot
我无法使用现场绘图配置绘图图像。 数据提供程序使用度量值x=105和y=68。 即使在这张图片中，您也可以看到进球是越界的。 matplotsoccer.field('white',figsize=10, show=False) #Tidy Axes plt.axis('Off') sns.kdeplot(df_acciones_ataque["x"],df_
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我可以从BoxPlot中删除胡须和离群值吗？
有些人觉得它与盒子图中的胡须和异常值混淆。 是否可以从Seborn的BoxPlot中删除这些内容？ 推荐答案 您可以通过设置showfliers=False删除异常值，通过设置whis=0删除胡须。
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在海上matplotlib中为多个地块创建单个图例
我正在使用“iris.csv”数据制作盒子图。我试图通过测量将数据分解成多个数据帧(即花瓣长度、花瓣宽度、花瓣长度、花瓣宽度)，然后在forloop上制作盒子图，从而添加子图。 最后，我想一次为所有的盒子图添加一个通用图例。但是，我不能做这件事。我已经使用几个堆栈溢出问题尝试了几个教程和方法，但我无法修复它。 以下是我的代码： import seaborn as sns fro
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在海运中绘制单独的组时，如何将数据作为一个组包括在内
我有一个数据框，我必须比较具有来自我的数据框(过滤)的特定值的列的中值与具有原始数据框中的所有值的相同列的中值。 这是我所达到的最大限度，我已经提供了两个图表，我认为这两个图表应该在同一个图表中： 我的目标是将这两个图表合并到一个图表中。 以下是我提供该输出的代码。 filt_waterfront = df['waterfront'] == 1 fig, axs = plt.su
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更改海运直方图(或PLT)中用于数据选择的条的颜色
假设我有这样的数据帧： X2 = np.random.normal(10, 3, 200) X3 = np.random.normal(34, 2, 200) a = pd.DataFrame({"X3": X3, "X2":X2}) 我正在执行以下绘图例程： f, axes = plt.subplots(2, 2, gridspec_kw={"height_ratios":(
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向海运散点图添加误差条(合并线状图时)
我在海运中有一个散点+线状图，用这种方式创建： import seaborn as sns import pandas as pd # load sample data from seaborn flights = sns.load_dataset('flights') fig_example = plt.figure(figsize=(10, 10)) sns.lineplot(dat
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具有x轴上的DateTime对象和具有多个条目的日期的matplotlib/seborn散点图
我有一个数据框，我想用散点图表示y轴上完成请求所需的时间days和x轴上请求提交的日期(Received，这是一个DateTime对象)。 “已接收”的某人值有两个条目，因为有时两个请求在同一天提交。 以下是我的一些数据和我尝试过的代码： Received Days 2012-08-01 41.0 2014-12-31 692.0 2
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用Python在海上散点图中设置点的大小
我正在尝试根据代表其标签的列的值来设置点的大小，但得到的是空图。 此外，我想知道如何才能统一设置点的大小(即，无论第三列的值是多少)。 有关可重现的示例： plot_data.to_json() '{"x1":{"0":-0.2019455769,"1":0.1350610218,"2":-0.1128417956,"3":-0.1481016799,"4":0.12932732
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Seborn散点图设置中空标记而不是填充标记
使用Seborn散点图，如何将标记设置为中空圆圈而不是实心圆圈？ 这里有一个简单的例子： import pandas as pd import seaborn as sns df = pd.DataFrame( {'x': [3,2,5,1,1,0], 'y': [1,1,2,3,0,2], 'cat': ['a','a','a','b','b','b']
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pandas Groupby：创建两列的Groupby时，如何按正确的顺序对工作日进行排序？
以下数据框包含一年中每小时的值(千瓦时)。 cons2016.head() Date Hour kWh Month Weekday 0 2016-01-01 00:00 71.48 January Friday 1 2016-01-01 01:00 65.32 January Friday 2 2016-01-01
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海运热图子图-共享热条和供暖
我试着比较3个热图。 我费了好大劲才让这3张地图分享色条上的“暖气”。 加热将相对于每个子图、飞行、飞行1和飞行2的数据集。 而不是相对于不同的次要情节。 有没有办法将子图与共享色条连接起来？ 我使用了以下代码： import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt flights = sns.load_dataset(
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原木规模与海运kdedit
我正在尝试使用Seborn的kdedit来制作一个很好的自由能曲面(热图)。 我已经很接近了，但想不出改变色条比例的方法。颜色条标度很重要，因为它应该代表地图上不同坐标下的能量差异。我需要知道如何按-(0.5961573)*log(x)缩放颜色条的值，其中x是颜色条的值。然后，我可能还需要将颜色条从那里归一化，以便最大值为0。 这是我目前拥有的： import numpy as np
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海运热图自定义色彩映射表
您好，我刚刚为海运热图创建了自定义Cmap，但当我想要使用它时，它不会显示正确的颜色。我已经一步步做到了： import seaborn as sns import numpy as np import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt matrix = np.array([[149030, 34],[7442, 12]]) norm
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