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法學Python Pandas - 使用 Seaborn 繪製點圖併為誤差線設定上限
Seaborn 中的點圖用於透過散點圖符號顯示點估計和置信區間。seaborn.pointplot() 用於此目的。使用 capsize 引數為誤差線設定上限。
假設以下內容是我們以 CSV 檔案形式的資料集 - Cricketers.csv
首先，匯入所需的庫 -
import seaborn as sb import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt
將資料從 CSV 檔案載入到 Pandas DataFrame 中 -
dataFrame = pd.read_csv("C:\Users\amit_\Desktop\Cricketers.csv")
使用 capsize 引數為誤差線設定上限 -
sb.pointplot(dataFrame['Role'],dataFrame['Age'], capsize=.3)
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")
sb.set_theme(style="darkgrid")
# point plot
# setting caps to the error bars using the capsize parameter
sb.pointplot(dataFrame['Role'],dataFrame['Age'], capsize=.3)
# display
plt.show()輸出
這會產生以下輸出 -
更新於: 2021-10-04
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