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法律研究如何在 Python 中使用 Seaborn 庫來顯示分類散點圖？
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。
當需要處理的變數本質上是分類變數時，無法使用一般的散點圖、直方圖等。這時就需要使用分類散點圖。
諸如“stripplot”、“swarmplot”之類的圖用於處理分類變數。“stripplot”函式用於至少一個變數是分類變數的情況。資料以排序的方式沿其中一個軸表示。
stripplot 函式的語法
seaborn.stripplot(x, y,data,…)
讓我們看看如何使用“stripplot”函式在資料集中繪製分類變數。
示例
import pandas as pd
import seaborn as sb
from matplotlib import pyplot as plt
my_df = sb.load_dataset('iris')
sb.stripplot(x = "species", y = "sepal_length", data = my_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。
- “load_dataset”函式用於載入 iris 資料。
- 使用“stripplot”函式視覺化此資料。
- 這裡，資料框作為引數提供。
- 我們可以看到某些值正在重疊。
- 此外，還指定了 x 和 y 值。
- 此資料顯示在控制檯上。
更新於： 2020-12-11
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