标签:seaborn

  • 如何创建用彩色线条显示间隔的多个一维轴? - python

    时间:2020-9-2

    我想可视化数学域或区间。同样,我想可视化一个布尔数组。有多个这样的阵列,理想情况下是一个在另一个之上绘制。 我只有一些数据:在一段100分钟的时间内录制了几张唱片。每个记录仅在部分时间内满足给定条件。我想可视化每个记录为“ True”的时间。一些更简单的变体: 就我而言,每个记录可以是多个间隔的并集。例如: import numpy as np import […]

  • Seaborn配置隐藏默认的matplotlib - python

    时间:2020-8-25

    Seaborn提供了一些图形,这些图形对于科学的数据表示非常有趣。因此,我开始使用这些Seaborn图形以及其他自定义的matplotlib图。问题是一旦我这样做: import seaborn as sb 此导入似乎为全局设置了seaborn的图形参数,然后该导入下方的所有matplotlib图形都获得了seaborn参数(它们具有灰色背景,linewit […]

  • Seaborn Heatmap:将色条移动到图的顶部 - python

    时间:2020-8-8

    我有一个使用seaborn库创建的基本热图,并且想要将颜色栏从默认值(垂直和右侧)移动到热图上方的水平位置。我怎样才能做到这一点? 以下是一些示例数据和默认示例: import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import pandas as pd import numpy as np # Cre […]

  • seaborn散点图绘制的日期比原始数据中的日期还多 - python

    时间:2020-7-31

    我的数据集包含2018年的数据。我尝试绘制简单的散点图,并出于某种原因尝试绘制2000年至2018年的海底图。我没有找到解决方案。 seaborn线图作品。 Matplotlib分散也可以正常工作。 码: plt.figure(figsize = (7,7), dpi = 200) sns.scatterplot(x = df["Date" […]

  • 如何修改seaborn小提琴情节传说 - python

    时间:2020-7-14

    我使用seaborn从DataFrame乐队(下面的df10)创建了一个简单的小提琴图: fig, ax = plt.subplots(figsize=(10,4)) ax = sns.violinplot(x='z', y='z_fit', hue='new_col', data=df10, cu […]

  • 将x = y线添加到包含boxplot的图中 - python

    时间:2020-7-11

    我正在尝试将sns boxplot与x = y线重叠 import seaborn as sns import pandas df = pandas.DataFrame(data=[[0,2,3,4],[33,12,34]],columns=['1','2','4','6']) […]

  • 为条形图中的每个条设置恒定的宽度 - python

    时间:2020-6-20

    我试图绘制一个条形图,其中每个垃圾箱都有不同的长度,结果我得到了一个非常丑陋的结果。c :)我想做的仍然是能够定义一个参考长度的垃圾箱,但是所有条形图以相同的固定宽度绘制。我怎样才能做到这一点?到目前为止,这是我所做的: %matplotlib inline import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt […]

  • 在子图中改变海洋风格 - python

    时间:2020-6-19

    我正在尝试更改同一图中两个图的样式: import numpy as np from numpy.random import randn import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(n […]

  • 如何将数据从np矩阵加载到seaborn? - python

    时间:2020-6-19

    我想用Scatterplot Matrix和labels构建自己的colors。我喜欢这个例子:Scatterplot Matrix。 我有一个问题。我不明白如何准确地将数据从numpy matrix加载到seaborn dataframe。 data_resc = np.random.rand(150,2) sns.set() df = DataFrame […]