seaborn

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在布置小提琴图时是否有一种简单的方法可以忽略零计数类别。在下面的例子中，没有'Yes：Red'和'No：Green'的情况，但小提琴图仍然绘制了“缺失”类别。我可以看到为什么这应该是默认行为，但有没有方法来改变色调中使用的因素来抑制这种情况并删除空白？ df = pd.DataFrame( {'Success': 50 * ['Yes'] + 50 * ['No'], 'Cate

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seaborn热图贴标签无法清晰显示

我在Seaborn热图中存储标签时遇到问题。我拥有的标签相当长。 correlation = df.corr() plt.figure(figsize=(10,10)) sns.heatmap(correlation, vmax=1, square=True,annot=True,cmap='cubehelix') plt.title('Correlation between differe

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使用seaborn

我正在上使用udacity ML纳米程度的波士顿住房项目更改在直方图轴单位的下列data set：我使用seabron绘制数据的直方图： df = pd.read_csv('housing.csv') sns.distplot(df['MEDV']) 它看起来不错，但我不喜欢轴的规模，这是难以阅读。如何在千位和Y轴10e-3上设置x轴？

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如何总结箱的Y值而不是平均值？

我有以下数据框data： import pandas as pd from io import StringIO data = pd.read_table(StringIO("""time_diff avg_trips_per_day 631 1.0 231 1.0 431 1.0 7031 1.0 17231 1.0 20000 20.0 21000 15.

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颜色/ marker by index seaborn scatterplot

是否有可能构造散点图，该散点图对于索引（在此给出索引，或者可以是转置的列）具有给定不同类的列的特定标记和着色。即 - 在组间保持一致的组着色内。 import pandas as pd df = pd.DataFrame({'Class_1': [0.98, 0.93, 0.95], 'Class_2': [0.48, 0.43, 0.45], 'Class_3': [0.78, 0.73, 0

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可以利用Z分数seaborn热图颜色吗？

可以利用Z分数seaborn热图颜色吗？有人知道答案吗？

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如何使用渐变颜色为配色图上的颜色条？

我有以下数据框df： time_diff avg_trips_per_day 0.450000 1.0 0.483333 1.0 0.500000 1.0 0.516667 2.0 0.533333 5.0 然后我创建了一个分布图如下ax = sns.distplot(df['time_diff'],hist="true"。我想使用渐变对条进行着色：应将较暗的颜色分配给较高概率的值

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Seaborn.Regplot中的行代表了什么

我对seaborn.regplot中突出显示的行表示什么感到好奇。我一直无法在文档中找到答案。由于

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如何停止小提琴情节切断离群值或极端值

我在左侧有一个seaborn小提琴情节，右侧是matplotlib。正如您所看到的，即使使用showextrema = True或False，matplotlib也会删除一些值/数据，但这些值不起作用。我如何让matplotlib使用小提琴剧情来保持这些值？ import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns a = [195.0,

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减小seaborn时间序列的线宽图

import seaborn as sns sns.set(style="ticks") exercise = sns.load_dataset("exercise") g = sns.factorplot(x="time", y="pulse", hue="kind", data=exercise) 在上面的图中，如果我将比例指定为0.5，它会减小线宽而不是置信区间线的宽度。有减少置信