seaborn

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有沒有像Python中的`lag.plot1`這樣的Python中的方法？

我想找到一種方法在seaborn或statsmodels的能力產生散點圖矩陣lag.plot1 r。我可以實現一個簡單的版本如下： In [74]: def lag_plot1(x, nrow, ncol): ...: import matplotlib.pyplot as plt ...: fig, axs = plt.subplots(nrow, ncol, figsi

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matplotlib：如何控制所有地塊的自定義網格線條？

我想爲我的情節定義一個自定義網格線條樣式。我知道，對於任何情節我都可以使用ax.grid(b=True, dashes=[6,2,1,2])，它可以完美地按照該軸的預期工作。我如何設置這個linestyle爲全部我的地塊？ matplotlib.rcParams沒有密鑰用matplotlibrc文件控制它（rcParams['grid.linestyle'] = [6, 2, 1, 2]不起作用）

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如何保存Seaborn積成一個文件

我嘗試下面的代碼（test_seaborn.py）： import matplotlib matplotlib.use('Agg') import matplotlib.pyplot as plt matplotlib.style.use('ggplot') import seaborn as sns sns.set() df = sns.load_dataset('iris') s

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Seaborn distplot y軸正常化錯標籤標籤

只需注意，我已經檢查過this question和this question。所以，我使用distplot吸取不同的次要情節有些直方圖： import numpy as np #import netCDF4 as nC# used to get p0_dict import matplotlib.pyplot as plt from collections import OrderedDi

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使用hexbin重疊繪製多組數據

我正在做一些KMeans聚類在一個大而密集的數據集上，我試圖找出最佳的方式來可視化這些聚類。在2D中，它看起來像hexbin會做得很好，但我無法重疊繪製同一圖上的集羣。我想在每個羣集上分別使用hexbin，每個羣集都有不同的顏色映射，但由於某種原因，這似乎不起作用。該圖顯示了我在繪製第二組和第三組數據時所得到的結果。有關如何去解決這個問題的任何建議？一些擺弄後，我能夠與Seaborn's

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在seaborn.jointplot中繪製兩個分佈

我有兩個pandas數據框我想繪製在相同的seaborn jointplot。它看起來是這樣的（命令是不要在IPython的殼; ipython --pylab）： import pandas as pd import seaborn as sns iris = sns.load_dataset('iris') df = pd.read_csv('my_dataset.csv') g =

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如何更改Seaborn中regplot的地塊大小？

類似於matplotlib的fig.set_size_inches(18.5, 10.5)。

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情節正態分佈給出均值和西格瑪 - 蟒蛇

我有一些數據在數據幀的大熊貓 df['Difference'] = df.Congruent.values - df.Incongruent.values mean = df.Difference.mean() std = df.Difference.std(ddof=1) median = df.Difference.median() mode = df.Difference.mode(

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Seaborn - 美學選項

我正在使用seaborn factorplot繪製熊貓數據。代碼如下： import seaborn import numpy as np import pandas as pd seaborn.set_style("white") fg = seaborn.factorplot(x='Group', y='val', hue='Mean', col='Sex',

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在昇華中出現seaborn問題

我在崇高的文本編輯器中遇到seaborn問題。 import pandas as pd import seaborn as sns data = pd.read_csv('train.csv') sns.factorplot('Sex', data=data) 以下是錯誤： Error File "C:\Anaconda\lib\site-packages\numpy\core\_m