seaborn

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나는 seaborn에있는 막대 플롯에 어려움을 겪고 있으며 무엇이 잘못되었는지 잘 모릅니다. 데이터는 매우 간단합니다 : name totalCount Name1 2000 Name2 40000 Name3 50000 sns.barplot(x='name',y='totalCount',data=df) 은 실제 카운트 대신 평균 (totalCount)을

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주어진 X 값에 해당하는 Python Seaborn Distplot Y 값

밀도 곡선이나 그 아래에있는 특정 X 값에 해당하는 Seaborn 분산 점에 점을 그려야합니다. 여기 From the Seaborn site - distplot examples 코드와 이미지입니다 :이 그래서 예를 들어, 위의 그래프에서, 나는 무엇을 프로그래밍 방식으로 결정해야 다음은 다음 URL에서 distplot이다 농도 곡선에 해당하는 X 값인 0에

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히스토그램 (텍스트)에 Edgecolor를 추가하는 방법

아이 플립 (Iris) 데이터를 페어 플롯에 사용하고 있습니다. 그러나 히스토그램은 정말보기가 좋지 않습니다 (예 : 왼쪽 상단 그림). 어떻게 가장자리 색 (흰색)을 추가하여 깨끗하게 만들 수 있습니까? I 사용한 코드는 다음과 같았다 : import seaborn as sns import pandas as pd import matplotlib.pyl

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시본 countplot 설정 전설

가 나는 다음과 같은 그림을 x 값에 대한 전설을 추가하기 위해 노력하고있어 sns.countplot() 하여 범주 형 데이터 값 수를 ploting있어 값 , labels은 x 값의 설명입니다. 전설 'VP'인스턴스를 지원하지 않습니다 ax = sns.countplot(x = df.GARAGE_DOM) handles, labels = ax.get_leg

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MatPlotlib Seaborn 다중 플롯 서식

R 시각화 세트를 파이썬으로 번역 중입니다. 나는 다음과 같은 목표 R 여러 플롯 히스토그램이 :하기 matplotlib와 시본 조합을 사용 을하고 일종의 StackOverflow의 구성원의 도움으로 (링크 참조 : Python Seaborn Distplot Y value corresponding to a given X value을), 나는 다음과 같은 파

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matplotlib 및/또는 seaborn에서 회전 된 축 레이블의 균등 한 간격

순환 솔루션 here 및/또는 here은 모두 비슷한 길이의 레이블에 적합합니다. 위치는 라벨 중간에 위치하는 것으로 보이므로 라벨 이름의 길이가 고르지 않으면 간격이 없습니다. 다음 코드는 일정하지 않은 모양을 나타냅니다. frame = pd.DataFrame(np.random.random((10, 4)), columns=[ 'Medium Nam

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해저 음모에 대한 x 축 간격 설정

음모를 꾸미는 서브 플로트 세트가 있습니다. 여기에서 두 번째 행의 하위 그림에서 x 축의 간격을 설정합니다 (예 : ax4 ~ ax6). 현재 1에서 100 사이의 모든 값이 그림과 같이 인쇄됩니다. 나는 ax4.set_xticks(range(1,100,5))을 시도했다. 하지만 거기에 표시된 범위는 1에서 20까지입니다. 범위는 1부터 100까지 5라는

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matplotlib 및 seaborn heatmap plot을 수정하는 방법은 무엇입니까?

나는 Seaborn과 Matplotlib를 사용하여 히트 맵을 그렸다. Matplotlib에서 틱의 이름은 ok이지만 표시되는 흰 선을 좋아하지 않습니다. 흰색 줄을 어떻게 사라지나요? 해적에서는 틱의 이름이 잘못되었지만 음모가 마음에 들어요. 틱을 각 사각형의 가운데로 이동하려면 어떻게해야합니까? 틱의 이름은 어떻게 수정합니까? 가장 좋은 점수를 매개 변

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해골 팩터 플롯의 근원 함수는 무엇입니까

저는 데이터 과학에 익숙하지 않습니다. 간단한 해골 팩터 플롯에 관한 질문이 있습니다. 대표하는 선분은 무엇입니까? 여기가 내 테스트입니다. import pandas as pd import seaborn as sns x3 = [1, 2, 3, 4, 5, 1, 2, 3, 4, 5, 1, 2, 3, 4, 5, 1, 2, 3, 4, 5] y3 = [0,

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seaborn은 클러스터링에서 열을 제외합니다.

나는 판다 데이터 프레임으로 저장 한 200 행과 97 열을 포함하는 데이터 세트를 가지고 있습니다. 그러나 from matplotlib.colors import ListedColormap sns.set(rc={'axes.facecolor':'white', 'figure.facecolor':'white'}) cmap=ListedColormap(["wh