Seaborn是一个基于matplotlib的Python可视化库。它的主要目标是提供一个简洁，高级的界面，用于绘制既有信息又有吸引力的统计图形。
我正在寻找一种在seaborn中表示两侧箱形图的方法。 我有2个索引（index1和index2），我想根据两个信息info1（一个数字）和info2（一个字母）来表示 我的...
我是熊猫新手，正在尝试学习并遇到了这个问题。 我有一个数据框，我正在尝试为每个索引值绘制数据框的行。我想要每个不同的图（子图）......
我正在研究用于 RGB 分析的 3D 散点图，该图从 .xlsx[enter 获取数据点。我已将可能的标记和颜色列出为： 标记= [“。” 、“、”、&...
一旦我想在网格图中绘制线条和误差条的复杂组合，我就试图在图例中完美地指示符号。我注意到对任何对象应用所需的不透明度并不容易
我已经找到了一个涉及类似主题的条目，但该建议在这里不起作用。 如何在不更改 matplotlib 默认值的情况下使用 seaborn？ 如果我错过了什么，我很...
根据seaborn jointplot 上的数据帧值更改标记类型
使用下面的代码 企鹅 = pd.read_csv("./penguins.csv") 标记 = (['x','o','v']) sns.jointplot(data=penguins, x="flipper_length_mm", y="bill_length_mm", Hue="s...
seaborn clustermap 需要 scipy 可用
我正在尝试在我的笔记本中运行以下单元格，但它无法请求 scipy，即使它已安装并导入到 venv 中 将seaborn导入为sn 导入 scipy sn.clustermap(数据) 错误
我想生成一个堆积条形图（最好在seaborn中），但很高兴使用本机pandas绘图功能。让我介绍一些测试数据来说明问题。 在[353]中：小鬼...
交互式 sns.heatmap 仅显示 x、y 悬停在颜色条上
示例脚本生成一个简单的图形。将鼠标悬停在数据上时，角落的坐标为 (x=, y=)。 将鼠标悬停在颜色条上会显示一些内容，但是没有坐标的数据...
Seaborn：我可以在带有 dodge=True 的条形图中添加“第二色调”（或类似的）吗
假设我有一个如下所示的情节： 将 numpy 导入为 np df = sns.load_dataset('iris') dfm = pd.melt(df, id_vars=["物种"]) dfm = dfm.query('变量在 ["sepal_length",...
我有一个seaborn箱线图，其中有一个用于色调的cal类别变量，还有一个字典，其中每个类别的颜色作为调色板参数给出。微量元素： 将seaborn导入为sns 从 matplotlib 导入...
我有以下代码： 将 pandas 导入为 pd 将seaborn导入为sns 将 matplotlib.pyplot 导入为 plt v_exponents = 范围(2, 9) vs = [2 ** 指数 - 1 表示 v_exponents 中的指数] df = pd.read_csv...
我正在 Seaborn 中创建一个小提琴图，默认情况下，假设 x 轴是分类的，因此均匀地间隔数据，而不是按值缩放。我希望间距是...
我一生都找不到与此类似的问题，而且我一直在绞尽脑汁试图弄清楚如何做到这一点。看来这应该是一件很简单的事情啊！ 设置：我有这样...
我见过一些类似的问题，但无法使其发挥作用，所以我想我会在这里问。 我有一个 Seaborn 热图，其中有 2 个重叠的散点图。当它绘制颜色条时
我使用以下命令绘制了以下相关矩阵“corr”： 将seaborn导入为sns； sns.set() 将 matplotlib.pyplot 导入为 plt 图, ax = plt.subplots(figsize=(6,6)) 斧头 = sns.h...
我正在寻找一种方法，用不同的颜色为曲线下方的间隔着色；在区间 x < 0, I would like to fill the area under the curve with one color and on the interval x >...
当使用默认统计数据（密度）和 KDE 标志设置为 True 绘制 histplot 时，曲线下面积等于 1。来自 Seaborn 文档： “密度轴上的单位是通用的
Seaborn 允许用户在其各种图中输入“估计器”变量，例如： https://seaborn.pydata.org/ generated/seaborn.catplot.html 我理解估算器应该...
我有： 将 numpy 导入为 np 将 pandas 导入为 pd 将seaborn导入为sb 将 matplotlib.pyplot 导入为 plt # 生成随机数据 set1 = np.random.randint(0, 40, 24) set2 = np.random.randint(0, 100, 24) ...