如何在Python中使用Seaborn庫顯示六邊形圖？

Seaborn是一個有助於資料視覺化的庫。它帶有自定義主題和高階介面。此介面有助於自定義和控制資料型別以及在應用某些過濾器時資料的行為。

六邊形分箱可用於分析雙變數資料。當資料稀疏時，即資料分佈不均勻時，就會發生這種情況。當資料分佈不均勻時，很難在散點圖中捕捉所有資料點。

這就是六邊形分箱發揮作用的地方。讓我們瞭解如何使用 seaborn 庫實現六邊形分箱。

示例

import pandas as pd
import seaborn as sb
from matplotlib import pyplot as plt
my_df = sb.load_dataset('iris')
sb.jointplot(x = 'petal_length',y = 'petal_width',data = my_df,kind = 'hex')
plt.show()

輸出

解釋

  • 匯入所需的包。
  • 輸入資料是“iris_data”，它從 scikit learn 庫載入。
  • 此資料儲存在資料框中。
  • 使用“load_dataset”函式載入鳶尾花資料。
  • 使用“jointplot”函式視覺化此資料。
  • 這裡，“x”和“y”軸值作為引數提供。
  • 這裡，指定“hexbin”引數，以便繪圖理解為列印六邊形分箱。
  • 此散點圖資料顯示在控制檯中。

更新於：2020年12月11日

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