摘要：
1. 画一个基本的热力图， 通过热力图用来观察样本的分布情况 2. 通过vmin 和 vmax设置热力图的区间 3.center=0 对于有正有负的数据而言颜色差异更大 4. 取出三个特征进行热力图的绘制figures.pivot() 第三个属性表示热力图上实际的值 5. linewidth 使得格
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posted @ 2019-01-09 19:55
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摘要：
1. sns.Facetgrid 画一个基本的直方图 2 . 添加sns.Facetgrid属性hue,画散点图 3. 使用color='0.1'来定义颜色, margin_titles=True把标题分开， fit_reg是否画拟合曲线,sns.regplot画回归图 4. 绘制条形图，同时使用C
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posted @ 2019-01-09 19:31
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摘要：
1. sns.stripplot(x='data', y='total_bill', data=tips, jitter=True), 画出竖形的样子,jitter=True为了使得数据尽量分开 2. sns.swarmplot画出圣诞树的样子,hue='sex' 加入一种新的分类属性 3.绘制盒图
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posted @ 2019-01-09 17:00
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摘要：
1. sns.regplot() 和 sns.lmplot() 绘制回归曲线 2. 对于离散的变量来说，可以添加x_jitter产生随机的偏移
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posted @ 2019-01-09 16:25
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摘要：
1. sns.distplot 画直方图 2. 查看数据分布情况， 画出概率密度曲线 fit=stats.gamma 3.sns.jointplot() #绘制带直方图的散点图，对于sns最好是转换为df形式 4.sns.jointplot(kind='hex') # 画出散点图的分布颜色的图 5.
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posted @ 2019-01-09 16:05
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摘要：
1. 基础的调色板的演示 color_palette() 设置传入的任何颜色，不传使用默认颜色，set_palette() 设置所有图的颜色# 6种主题 2. 圆形画板 # 使用sns.color_palette('hls', 8) 来设置, 'hls'表示颜色空间, 8表示颜色的个数 3. pat
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posted @ 2019-01-09 13:52
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摘要：
1. sns.set_style() 进行风格设置, sns.set() 进行设置的重置， 五种风格 2. 使用sns.boxplot 绘制盒图 3. sns.despine(left=True) 去除左边的框图 4. 风格细节设置, sns.violinplot画小提琴图， despine(off
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posted @ 2019-01-09 12:25
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