摘要:
观测两个变量之间的分布关系 最好用散点图 两个便量间的分布关系: 运行结果: 用 “类蜂窝” 结构展示数据的分布: 运行结果: 多维数据间的分布关系 运行结果: 绘制回归关系 regplot()和lmplot()都可以绘制回归关系,推荐regplot() 运行结果: 用DataFrame数据画图 用 阅读全文
摘要:
绘制数据的直方图及其概率密度曲线 这里可以使用 seaborn.displot() 来绘制,如果指定kde参数为False,就不会画概率密度曲线 运行结果: 下面展示没有概率密度曲线的直方图和用gamma拟合的概率密度曲线: 运行结果: 在一个画布上绘制多条曲线 运行结果: 我们可以恢复seabor 阅读全文
摘要:
绘制bar图,类似于直方图: 运行结果: 此时我们可以调整参数,让图更美观。 运行结果: 在很多时候,我们更希望这种图可以横着画,我们可以在画图的时候使用 ax.barh() 去画,其他命令一样。 效果如下:(这里是pycharm的效果,右边显示不完全) 绘制散点图 ax.scatter() 用来绘 阅读全文