seaborn

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所以我需要在seaborn打造一批熱圖具有不同datascales。一些範圍從0-100和一些+100到-100。我需要做的是在所有圖表中保持顏色分級相同。因此，例如，我想低於0什麼穩步從深藍色越來越淡藍色及以上0什麼是越來越紅等深色如下可怕的例子圖。我需要的是不低於表現得非常好是流體的顏色轉換，而當前我不能完全肯定seaborn是如何工作的吧，因爲我剛纔列舉了一些顏色 - 下面碼 sns.he

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顯示barplot的seaborn錯誤

我想從數據框中繪製條形圖。這裏是數據幀而當我嘗試寫代碼來顯示barplot時，它會返回此錯誤。 TypeError: unsupported operand type(s) for /: 'str' and 'int' 我GOOGLE了它，很多人都添加了這個關鍵字kind="count"，但dint的工作。這是我正在使用的代碼。 #Using seaborn to get the hours a

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seaborn箱線圖x軸的數字，而不是標籤

假設我有一個像這樣產生了大熊貓DataFrame： df = pd.DataFrame(columns=['x_value', 'y_value']) for x in [1.0, 3.0, 9.0]: for _ in range(1000): df = df.append({'x_value':x, 'y_value':np.random.random()}, igno

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如何使用facetgrid在Seaborn中繪製Pandas multilabel數據散點圖？

我有一個數據集有多個標籤。我想用Pandas和Seaborn創建散點圖的Facetgrid。此外，這個數據集有不同的來源，我也想比較。（例如，這可以是不同ML算法的預測和並排的兩個圖中的真實標記）。我想情節是這樣的有更多空間的方法和標號L：這裏右列是第一個標籤和左側是第二個。目前我的熊貓數據框看起來像這樣：l1，l2，method，x，y。其中l1和l2是不同的標籤。我可以使用以下代碼繪製一

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條形圖與熱圖調色板

我使用matplotlib.pyplot和seaborn庫創建了一個簡單的條形圖。是否有可能改變條紋的配色方案，使得與較高計數相對應的條紋會具有較深的紅色，而具有較低計數的條紋則具有淺紅色？所以，應用於條形圖的某種熱圖。我該怎麼做？目前，我的統計圖中有隨機顏色。 df = DeviceId Speed 1 30 1 35 1 31 2

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獲取seaborn boxplot box的確切數據座標

我有一個seaborn boxplot（sns.boxplot），我想在其中添加一些要點。例如，假設我有這樣的熊貓數據框： [In] import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns df = pd.DataFra

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如何在我的Seaborn情節中增加圖例的字體大小？

我有以下代碼來創建一個Seaborn條形圖。我很難弄清楚如何增加出現在劇情中的圖例的字體大小。 g=sns.stripplot(x="Market", y="Rate", hue="Group",data=myBenchmarkData, jitter=True, size=12, alpha=0.5) g.axes.set_title("4* Rate Market and by Hotel

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如何按升序對條形圖中的條形進行排序？

我使用matplotlib.pyplot和seaborn庫創建了一個條形圖。如何根據Speed按升序排列條形圖？我想看看左側最低速度和右側最高速度的酒吧。 df = Id Speed 1 30 1 35 1 31 2 20 2 25 3 80 import pandas as pd import

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熊貓數據框中每列的Seaborn圖？

我有一個小數據幀，看起來有點像這樣：只有 csv = [{"Oranges" : 12, "Apples" : 4, "Kiwis" : "Yes"}, {"Oranges" : 1, "Apples" : 8, "Kiwis" : "No"}, {"Oranges" : 1, "Apples" : 14, "Kiwis" : "Yes"}, {"Oranges" : 11, "Apples" :

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在seaborn boxplot中旋轉xtick標籤？

我有一個問題與2014年的問題基本相同（請參閱here）。但是，我的腳本仍然會報錯。以下是我的工作：我有一個有幾列的熊貓數據框。我繪製了一個簡單的boxplot比較。 g = sns.boxplot(x='categories', y='oxygen', hue='target', data=df) g.set_xticklabels(rotation=30) 圖表看起來是這樣的：我想用