并排绘制两个海运热图
我正在尝试像前面问题中的其他图表一样(成功)并排绘制两个海运图表，我看到的唯一区别是热图似乎抛出了一个问题。产生该错误的代码为： import numpy as np; np.random.seed(0) import seaborn as sns uniform_data = np.random.rand(10, 12) uniform_data2 = np.random.ran
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seaborn相关内容
更改海运散点图中的图例位置和标签
我想要更改我的图例在海运散点图中的位置和标签。以下是我的代码： ax_total_message_ratio=sns.scatterplot(x='total_messages', y='email_messages_ratio',hue='poi',data=df_new) ax_total_message_ratio.set_title("Email Messages Ratio vs.
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在海运条形图x轴Python中换行文本
我正在尝试绘制数据帧，并且我希望x轴标签不会像这里那样相互覆盖 处理一个曲线图时，添加.set_xticklabels(rotation=30)确实解决了这个问题： sns.catplot("foo", data=boo, aspect=5, kind="count" ).set_xticklabels(rotation=30) 但是当我添加ax参数时，如下所示： sns.c
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忽略条带图的异常值
我正在尝试使用seaborn中的boxplot和stripplot创建带有抖动的盒图。不幸的是，我的数据有一些异常值，因此我决定将它们排除在最终绘图中。 对于盒子图，很容易使用showfliers=False参数来忽略异常值。然而，《脱衣舞剧情》却没有类似的论据。由于我的数据集包含具有极限值的异常值，因此y轴过度拉伸，因此很难看到框。 示例代码： import seaborn a
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Seborn/Matplotlib沿线创建自定义误差带
我有一个实验，有10个参与者，每个人收集了96个准确率。acc_i表示参与者在时间步长i的总体精度。因此，我有一个10x96数值矩阵，如下所示： [[acc_0,acc_1,acc_2,...acc_95] [acc_0,acc_1,acc_2,...acc_95] [acc_0,acc_1,acc_2,...acc_95] . .
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Pyinstaller和海运
我正在尝试部署应用程序，但在导入海运时崩溃 这是我的配置：Python 2.7，pyinstaller 3.3.1，海运0.8.1。 这里是我在installTest.py中编写的要重现的最简单的代码段 import seaborn print 'It works now!' 然后我在控制台中键入pyinstaller .installTest 我收到一个很长的错误代码
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如何获得分类数据的分组条形图
我有一个包含学生信息的大型数据集。我必须构建不同值之间的依赖关系图。例如，我有两个列&Year"；和"；School"；，LIKE 这将创建类似以下内容的图表： 我的真实数据 。 我可以过滤我的价值观，但我不知道如何构建和组合图表。它不起作用了..。我发现示例如下所示，但我无法处理我的问题。 问题是，我需要将一列的数据链接到第二列的过滤数据，而
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在Python中对TimeSeries绘图进行着色
我有一个数据帧，数据示例如下所示。 我正在尝试对时间序列图周围的区域进行阴影处理。我尝试使用fill_between函数，但不起作用。 我已尝试： # load the file df = pd.read_csv(r"C:Userssamdata.csv", usecols=['Hour','Forecast'],header=0) X1=df.forecast mu = X1
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在海运条形图之前隐藏文本
我正在尝试使用海运打印条形图 plt.figure(figsize=(16, 6)) g = sns.barplot(x = 'A', y = 'B', data = df) g.set_xticklabels(g.get_xticklabels(), rotation=90) 但是，在实际绘图之前，有两个单元格打印有如下文本 out[3]:
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博克森剧情与箱形剧情有何不同？
我想知道为什么我们在海上图书馆有盒子情节时会有Boxen情节。 我知道Boxen Plot优化了一种表示数据的方式，特别是对于大型数据集，但我不知道为什么，除此之外，我没有任何很好的理由使用Boxen Plot。 推荐答案 根据我对the paper describing the concept的理解(或作者命名的&Letter-Value Plot&Quot；)，其目标是提供比bo
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海运热图子图-保持轴比一致
如果我有以下代码： import seaborn import matplotlib.pyplot as plt flights = sns.load_dataset("flights") flights = flights.pivot("month", "year", "passengers") f,(ax1,ax2,ax3) = plt.subplots(1,3,sharey=True
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将框宽度从IQR更改为海运框图中的用户定义
我想用框从最小到最大，而不是从第二到第三个四分位数来绘制海运框图，我可以在matplotlib或seborn中控制它吗？我知道我可以控制胡须-盒子怎么样？ 推荐答案 描绘第一个和第三个四分位数是框图的定义特征，因此我认为不存在此选项。但是，如果要使用最小值和最大值，则不会绘制任何胡须，因此只需使用条形图即可： import numpy as np import seaborn a
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将Matplotlib/Seborn散点图扭曲为平行四边形
我有一个2D散点图(matplotlib或seborn)和一个角度，例如64度。我想绘制此散点图的扭曲版本，其中第一个绘图的x轴保持不变，但第二个轴扭曲，使得第一个绘图的y轴现在与新绘图的x轴成给定角度(即64度)。我如何才能做到这一点？ 换句话说，我要将原始散点图和y轴向右推以形成一个平行四边形的曲线图，其中旧y轴和新/旧x轴之间的角度是给定的角度。 推荐答案 以下是an ol
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如何使用误差线绘制多条线
我有一个数据帧 df = f1. f2. f3. f4. f5. g 1. 2. 3. 4. 1. 0 2. 4. 6. 8. 7. 0 1. 2. 3. 6. 1. 1 5. 4. 6. 8. 7. 1 9. 2. 7. 5. 1. 0 8. 4. 2. 4.
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在python中如何在一个图形上绘制多个kdedet
我有以下数据 name val G.Kittle 4.0 G.Kittle 10.0 D.Hopkins 3.0 L.Fitzgerald 6.0 ... ... C.Kupp 18.0 R.Woods 21.0 N.Harry 7.0 S.Michel -6.0 每个name都有很多值，我想在同一张图上绘制每个名称的分布。我试着用hue参数来
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Seborn：如何在计数图中显示数值？
我有数据显示某个性别的人是否有孩子(1)或没有(0)。这在countplot中显示。但是，我希望将值放在列中，或者放在列的顶部。我如何才能做到这一点？ 请不要发送指向其他答案的链接，因为我已经检查过，但我不理解。 请简单地修改我的代码，我将能够在我的情况下使用。 df = pd.DataFrame({"Gender":["Male", "Male", "Female", "Male", "
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具有不同颜色编码和不同标记的SNS散点图
我想使用以下数据帧创建Seaborn散点图： df = pd.DataFrame({'A':[1,2,3,4],'B':[2,4,6,8],'C':['y','y','n','n'],'D':[1,1,2,2]}) 在我的图形A中应该是x-variable和By-variable。此外，我想根据D栏进行着色。最后，当C='y'标记应该是开放式的(没有面色)，当C='n'标记应该是闭合的。
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将所有数据的聚合添加到框图
我有一个数据集，其中包含不同域的分数。因此可以将其视为具有列domain和score的DataFrame。我想画每个领域的框图。这很容易。对于海运，情况如下： import seaborn as sns data = {"domain": ["econ", "econ", "public_affairs", "culture", "communication", "public_affair
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如何在FaceGrid中不共享轴
我尝试在数据帧df中绘制KDE的每一列，最后一列是布尔值，我使用 在每个图形上绘制两个色调 sns.pairplot(df, hue='last', palette={True: "#FF0000", False: "#0000FF"}, diag_kind='kde') 这为所有列提供了不错的KDE。但是，我并不是真的想成对比较每一列；我只想看看KDE根据last的值有何不同。然而，没有
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当省略x或y参数时，swarmlot无法识别色调
data = {'name': ['A', 'B', 'C', 'D'], 'score': [-9.5, -8.3, -8.1, -7.0], 'color': [4, 3, 2, 1]} df = pd.DataFrame(data) 我将我的数据放在类似于上面的数据框中，并且我正在将其绘制到如下所示的海运沼泽图中。这些点是根据它们的分数绘制的，根据它如何
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