如何在 Python 中使用 Seaborn 庫顯示散點圖？

資料視覺化是一個重要的步驟，因為它有助於理解資料中發生的情況，而無需實際檢視數字並執行復雜的計算。Seaborn 是一個有助於資料視覺化的庫。

散點圖將資料分佈顯示為散佈在圖表上的資料點。它使用點來表示資料集的值，這些值本質上是數值型的。每個點在水平軸和垂直軸上的位置表示單個數據點的值。

它們有助於理解兩個變數之間的關係。讓我們瞭解如何使用 Python 中的 Seaborn 庫來實現這一點：

示例

import seaborn as sb
from matplotlib import pyplot as plt
df = sb.load_dataset('iris')
sb.jointplot(x = 'petal_length',y = 'petal_width',data = df)
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 iris 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。
  • 此散點圖資料顯示在控制檯中。

更新於：2020年12月10日

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