seaborn

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我正在分析Iris dataset並在花瓣寬度和花瓣長度之間做了散點圖。爲了使情節我用這個代碼： # First, we'll import pandas, a data processing and CSV file I/O library import pandas as pd # We'll also import seaborn, a Python graphing library

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如何格式化數據以供seaborn使用

我已經計算了文檔距離，並且在sklearn中使用MDS以使用matplotlib繪製它們。我想用seaborn（pairplot）繪製它們，但不知道如何翻譯MDS數據以便它可以被seaborn讀取。 from sklearn.manifold import MDS mds = MDS(n_components=2, dissimilarity="precomputed", random_sta

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結合彩色散點圖和單獨的線條圖

我正在嘗試使用seaborn -package（因爲它似乎是跨類別使用顏色映射的一種簡潔方式）將散點圖和線條圖相結合。目前我有兩個數據集存儲爲熊貓數據框：linear_data爲線性情況下，scatter_data爲散射數據。我可以創建兩個單獨的地塊爲這樣： import seaborn as sns import numpy as np import matplotlib.pyplot a

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如何在不命名DataFrame列的情況下使用Seaborn.lmplot函數？

我想使用Seaborn.lmplot用於散射數據幀的「列1」 VS 「列2」，但在根據Seaborn文檔： Seaborn.lmplot（X，Y ，數據，色調=無，...）我們應該提供使用此函數的列的名稱，換句話說，Dataframes列應該是字符串而不是整數。我試過以下方法，但沒有一個可以工作！ import seaborn as sns import pandas as pd df =

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分組條形圖 - 如何讓sns尊重行的順序？

我有一個多級數據幀，由值在水平排序= 1 我想使一個分組柱狀圖。當我做 ax = sns.barplot(ax=ax, x="level0", y="values", hue="level1", data=data) Sns決定按級別1排序索引。有沒有一種方法，使SNS尊重使分組欄地塊時行的順序？

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從Jupyter Notebook中刪除導入的包而無需重新啓動內核

有沒有辦法在不重新啓動內核的情況下從Jupyter Notebook中導入包？爲什麼我問：我有一個模型，需要很長時間來訓練。我正在繪製這個模型的一些輸出，當我導入海豹時，它會對我的一些地塊造成問題。我想在不重新啓動內核的情況下重新導入seaborn並重新訓練模型。我知道有一些解決方法，如酸洗模型然後重新繪製，但是這種情況讓我好奇在Jupyter中取消導入包。這可能嗎？

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使用pip安裝seaborn時出現錯誤信息

在安裝seaborn for python 2.7時，我的Ubuntu終端出現錯誤。命令去如下： pip install seaborn 的錯誤去如下： Collecting seaborn Installing collected packages: seaborn Exception: Traceback (most recent call last): File "/u

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Seaborn：相對頻率的distplot（）

我想在Seaborn中爲一個研究項目製作一些直方圖。我想，y軸相對於頻率和x軸從-180到運行180 這裏是我有我的直方圖的一個的代碼： import pandas as pd from matplotlib import pyplot as plt %matplotlib inline import seaborn as sns df = pd.read_csv('sample.csv

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在x中添加標籤與seaborn的散點圖

我花了幾個小時試圖完成我認爲是一項簡單的任務，即在使用seaborn的同時將標籤添加到XY圖上。這裏是我的代碼 import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline df_iris=sns.load_dataset("iris") sns.lmplot('sepal_length', # Ho

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使用matplotlib或seaborn繪製兩列之間的關係

我的數據框中有兩列。日期格式中的一列。另一列有1和0。我想繪製出兩個columns.Here之間關係的圖表是我的數據 Date received Consumer disputed? 15-05-2014 0 18-09-2014 0 13-03-2014 0 17-07-2015 1 20-11-2014 0 26-06-2014 0 28-09-2012 0 06-05-201