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法律研究使用 SeaBorn 建立散點圖 - Python Pandas
Seaborn 中的散點圖用於繪製可進行多種語義分組的散點圖。為此，使用了 seaborn.scatterplot()。
假設我們的資料集以下面的 CSV 檔案形式存在 - Cricketers.csv
首先，匯入所需的 3 個庫 -
import seaborn as sb import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt
從 CSV 檔案載入資料到 Pandas DataFrame 中 -
dataFrame = pd.read_csv("C:\Users\amit_\Desktop\Cricketers.csv")
繪製年齡和重量 (kg) 的散點圖。hue 引數設定為 "Role" -
sb.scatterplot(dataFrame['Age'],dataFrame['Weight'], hue=dataFrame['Role'])
示例
以下是程式碼 -
import seaborn as sb
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# Load data from a CSV file into a Pandas DataFrame:
dataFrame = pd.read_csv("C:\Users\amit_\Desktop\Cricketers.csv")
# plotting scatterplot with Age and Weight (kgs)
# hue parameter set as "Role"
sb.scatterplot(dataFrame['Age'],dataFrame['Weight'], hue=dataFrame['Role'])
plt.ylabel("Weight (kgs)")
plt.show()輸出
這會輸出以下示例 -
示例
讓我們再看一個示例，其中我們沒有設定 hue 引數。以下是程式碼 -
import seaborn as sb
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# Load data from a CSV file into a Pandas DataFrame:
dataFrame = pd.read_csv("C:\Users\amit_\Desktop\Cricketers.csv")
# plotting scatterplot with Age and Weight
# weight in kgs
sb.scatterplot(dataFrame['Age'],dataFrame['Weight'])
plt.ylabel("Weight (kgs)")
plt.show()輸出
這會生成以下輸出 -
更新於： 2021 年 10 月 1 日
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