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法學如何在 Python 中使用 Seaborn 庫視覺化點圖？
Seaborn 是一個有助於資料視覺化的庫。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。
藉助條形圖，我們可以瞭解資料分佈的集中趨勢。barplot 函式建立了分類變數和連續變數之間的關係。
資料以矩形條的形式表示，其中條形的長度表示該特定類別中資料的比例。
點圖類似於條形圖，但它不是表示填充條，而是用特定高度的點在另一個軸上表示資料點的估計值。以下是一個示例：
示例
import pandas as pd
import seaborn as sb
from matplotlib import pyplot as plt
my_df = sb.load_dataset('titanic')
sb.pointplot(x = "sex", y = "survived", hue = "class", data = my_df)
plt.show()輸出
解釋
- 匯入所需的包。
- 輸入資料是“titanic”，它從 seaborn 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 'pointplot' 函式視覺化此資料。
- 在這裡，資料框作為引數提供。
- 此外，還指定了 x 和 y 值。
- 此資料顯示在控制檯中。
更新於：2020年12月11日
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