如何向海运地物级别图中的每个地块添加x轴标签
我正在使用Seborn绘制因子图。 总共有4个‘子图’(并且使用col_wrap =2，所以我有2行，每行包含2个子图)。只有栅格最底部的两个子图有x轴标签(我相信这是默认的)。 是否可以配置因子图，使4个图中的每一个都有x轴标签？(我在文档或StackOverflow上找不到此选项) 更新： 以下是代码(在因子网格上生成4个时间序列图)： 数据帧(Df)如下所示： C
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使用Seborn-Line Plot Won-t Render绘制条形图上的线图
我正在尝试在条形图上绘制折线图，但无法使折线图与条形图一起呈现。我可以一直呈现条形图，只有在注释掉ax2时才能呈现线条。当我呈现线条图时，日期显示为整数格式，而不是日期格式。我想这跟X轴有关，但是搞不清楚。 fig, ax = plt.subplots(figsize = (10, 10)) ax = sns.lineplot(x='Submission Date', y='Rating',
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如何将平均线和中线添加到海运地块
有没有办法将平均值和中位数与Seborn的displot相加？ penguins = sns.load_dataset("penguins") g = sns.displot( data=penguins, x='body_mass_g', col='species', facet_kws=dict(sharey=False, sharex=False) )
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如何按升序对条形图中的条形图进行排序
我使用matplotlib.pyplot和海运库创建了条形图。如何根据Speed对条形图进行升序排序？我想看看左边速度最低的酒吧和右边速度最快的酒吧。 df = Id Speed 1 30 1 35 1 31 2 20 2 25
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防止在海运重新绘制中共享Y轴
我无法让Seborn的relplot函数在每行上绘制不同的y轴(同时每列共享x轴)。 我可以看到seborn中的FacetGrid和catplot方法都有一个Sharex/Sharey关键字参数可以解决我的问题，但我在relplot中找不到类似的参数。 如果我打算通过单独访问relplot返回的子图来解决这个问题，有没有什么方法可以解决这个问题？我想继续使用rellot，因为它完美地处理了
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Seborn.countlot：按计数对类别进行排序
我知道seaborn.countplot有order属性，可以设置该属性来确定类别的顺序。但我想做的是让类别按降序排列。我知道我可以通过手动计算计数来实现这一点(在原始数据帧上使用groupby操作，等等)。但我想知道seaborn.countplot是否存在此功能。令人惊讶的是，我在任何地方都找不到这个问题的答案。 推荐答案 据我所知，seaborn.countplot中没有内置此功
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使用 pandas 交叉表创建条形图
我正在尝试使用我的数据框在海运中创建堆叠条形图。 我首先在 pandas 中生成了一个交叉表，如下所示： pd.crosstab(df['Period'], df['Mark']) 返回： Mark False True Period BASELINE 583 132 WEEK 12 721 0
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具有多个分布的海运距离图/离散图
我正在使用海运绘制分布图。我想在同一张图上用不同的颜色绘制多个分布： 下面是我开始绘制分布图的方式： import numpy as np import pandas as pd from sklearn.datasets import load_iris iris = load_iris() iris = pd.DataFrame(data= np.c_[iris['data'],
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海运-根据色调名称更改条形图颜色
我使用seaborn和pandas从不同(但相关)的数据创建一些条形图。这两个数据集共享一个用作hue的公共类别，因此，我希望确保这两个图表中此类别的条形图颜色匹配。我该怎么做呢？ 基本示例如下： import seaborn as sns import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt sns.set_style('darkgr
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如何使用海运为我的DataFrame创建堆叠条形图
我有一个DataFramedf： df = pd.DataFrame(columns=["App","Feature1", "Feature2","Feature3", "Feature4","Feature5", "Feature6","Feature7","Feature8"], data=[['SHA', 0, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0], ['LHA', 1, 0, 1
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如何重用剧情艺术家(Line2D)？
如何在后续绘图中重用.plot中的绘图线？ 我想在4个轴上绘制曲线图，前3个单独绘制在每个轴上，最后3个绘制在最后一个轴上。 代码如下： from numpy import * from matplotlib.pyplot import * fig=figure() data=arange(0,10,0.01) ax1=fig.add_subplot(2,2,1) ax2=fig.ad
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Seborn未在定义的子图内绘制
我正在尝试使用此代码并排绘制两个布局 fig,(ax1,ax2) = plt.subplots(1,2) sns.displot(x =X_train['Age'], hue=y_train, ax=ax1) sns.displot(x =X_train['Fare'], hue=y_train, ax=ax2) 它返回以下结果(两个空子图，后跟两行一分图)- 如果我用ViinP
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如何将groupby()和value_count()转换为多个饼图/条形图
假设我有一个数据帧，并且我正在查看其中的2列(2个系列)。 使用下面的其中一列--"no_employees"--有人能帮我弄清楚如何创建6个不同的饼图或条形图(每个NO_Employees组1个)来说明处理列中的Yes/No值的值计数吗？我将使用matplotlib或seaborn，只要您觉得最简单。 我使用附加的代码行生成下面的代码。 dataframe_title.groupb
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在Python中查找两个KDE地块之间的非重叠区域
我试图根据目标变量的KDE分布来确定特性是否重要。我知道如何绘制KDE的情节，并在看完情节后进行猜测，但是有没有更正式的方法来做这件事呢？比如我们能计算出两条曲线之间不重叠的面积吗？ 当我在谷歌上搜索两条曲线之间的区域时，有很多很多链接，但没有一个可以确切地解决我的问题。 注意： 此图的主要目的是找出该功能是否重要。因此，如果我在这里遗漏了任何隐藏的概念，请进一步建议我。 我尝
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如何在子图中绘制多个 Seaborn 联合图
我在将 Seaborn Jointplot 放入多列 subplot 时遇到问题. 将 pandas 导入为 pd将 seaborn 导入为 snsdf = pd.DataFrame({'C1': {'a': 1,'b': 15,'c': 9,'d': 7,'e': 2,'f': 2,'g': 6,'h': 5,'k': 5,'l': 8},'C2': {'a': 6,'b': 18,'c':
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是否可以将 Python Seaborn 与 plotly 集成
我正在为 plot.ly 寻找一些关于 python seaborn 的指导.是否可以在 plot.ly 上有 seaborn 图表? 有任何可用的示例或教程吗?请帮忙.提前致谢. 解决方案 Seaborn 基于 matplotlib，并且可以 Plotly 转换 matplotlib 图形(其中 mpl 图形对象暴露了足够的信息来进行转换.这里是 mpl 转换文档:https://
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Python包将两个热图合二为一(将每个正方形分成两个三角形)
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Seaborn Catplot 在条形图上设置值
我像这样在seaborn中绘制了一个catplot 将 seaborn 导入为 sns将熊猫导入为 pd数据= {'年':[2016、2013、2014、2015、2016、2013、2014、2015、2016、2013、2014、2015、2016、2013、2014、2015、2016、2013、2014、2015]geo_name': ['Michigan', 'Michigan', '
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如何在 x 轴上绘制带有日期时间的线性回归
我的 DataFrame 对象看起来像 数量日期2014-01-06 12014-01-07 12014-01-08 42014-01-09 12014-01-14 1 我想要一种散点图，时间沿 x 轴，数量在 y 上，用一条线穿过数据来引导观察者的视线.如果我使用 pandas plot df.plot(style="o") 这不太正确，因为该行不存在.我想要这里的例子. 解决方案
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如何将统计注释(星号或 p 值)插入到 matplotlib/seaborn 图中?
这似乎是一个微不足道的问题，但我已经搜索了一段时间，似乎无法找到答案.它似乎也应该成为这些包的标准部分.有谁知道是否有一种标准方法可以在 seaborn 的分布图之间包含统计注释? 例如，在两个框或群图之间? 解决方案 这里是如何向 Seaborn 箱形图添加统计注释: 导入 seaborn 为 sns，matplotlib.pyplot 为 plt提示 = sns.load_da
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