seaborn

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我正在使用seaborn对图来绘制几个独立变量和因变量。 import seaborn as sns iris = sns.load_dataset("iris") x_vars = ['sepal_length', 'sepal_width', 'petal_length'] y_vars = ['petal_width'] pp = sns.pairplot(data=iris, x_

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Seaborn matplotlib：无法获取窗口程度W/O渲染器（RuntimeError）

我试图绘制seaborn的ClusterMap以下的（它不与热图工作过），没有考上的NaN ： import numpy as np import pandas as pd import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt def plotClusterMap(): a = pd.DataFrame(np.matrix(

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六角形关节图的Seaborn成对矩阵

我试图产生一个成对比较矩阵的分布图（something like this）。由于我有很多要点，我想使用hexbin图来减少时间和绘图的复杂性。 import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt tips = sns.load_dataset("tips") g = sns.FacetGrid(tips, col="time",

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在Python中的箱形图之间设置空间图与Seaborn生成嵌套的箱形图？

我试图在Python Seaborn模块的sns.boxplot()创建的boxlot（在绿色和橙色框之间）之间设置一个空格。请参阅附图，绿色和橙色的副盒子相互粘在一起，使它在视觉上不是最吸引人的。找不到办法做到这一点，任何人都可以找到一种方法（附代码）？ import numpy as np import pandas as pd import matplotlib as mpl imp

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使用hexbin重叠绘制多组数据

我正在做一些KMeans聚类在一个大而密集的数据集上，我试图找出最佳的方式来可视化这些聚类。在2D中，它看起来像hexbin会做得很好，但我无法重叠绘制同一图上的集群。我想在每个群集上分别使用hexbin，每个群集都有不同的颜色映射，但由于某种原因，这似乎不起作用。该图显示了我在绘制第二组和第三组数据时所得到的结果。有关如何去解决这个问题的任何建议？一些摆弄后，我能够与Seaborn's

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在seaborn.jointplot中绘制两个分布

我有两个pandas数据框我想绘制在相同的seaborn jointplot。它看起来是这样的（命令是不要在IPython的壳; 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的地块大小？

类似于matplotlib的fig.set_size_inches(18.5, 10.5)。

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情节正态分布给出均值和西格玛 - 蟒蛇

我有一些数据在数据帧的大熊猫 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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如何为Seaborn Facet剧情添加标题

如何为此Seaborne情节添加标题？让我们给它一个标题'我是一个标题'。 tips = sns.load_dataset("tips") g = sns.FacetGrid(tips, col="sex", row="smoker", margin_titles=True) g.map(sns.plt.scatter, "total_bill", "tip")

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PairGrid上的Seaborn相关系数

是否有我可以与g.map_lower或g.map_upper一起使用的matplotlib或seaborn图来获取每个双变量图如下所示的相关系数？ plt.text被手动映射到下面的例子，这是一个乏味的过程。