有没有办法仅使用Seaborn在Python中绘制Pandas系列的CDF+累积直方图？我有以下内容:importnumpyasnpimportpandasaspdimportseabornassnss=pd.Series(np.random.normal(size=1000))我知道我可以使用s.hist(cumulative=True,normed=1)绘制累积直方图，然后我知道我可以使用sns.kdeplot(s，cumulative=True)，但我想要在Seaborn中都可以做到的事情，就像用sns.distplot(s)绘制分布时一样，它给出了kde拟合和直方图。有什么办法
有没有办法仅使用Seaborn在Python中绘制Pandas系列的CDF+累积直方图？我有以下内容:importnumpyasnpimportpandasaspdimportseabornassnss=pd.Series(np.random.normal(size=1000))我知道我可以使用s.hist(cumulative=True,normed=1)绘制累积直方图，然后我知道我可以使用sns.kdeplot(s，cumulative=True)，但我想要在Seaborn中都可以做到的事情，就像用sns.distplot(s)绘制分布时一样，它给出了kde拟合和直方图。有什么办法
我将factorplot(kind="bar")与seaborn一起使用。情节很好，只是图例放错了位置:太靠右了，文字超出了情节的阴影区域。如何让seaborn将图例放置在其他位置，例如左上角而不是右中角？ 最佳答案 基于@user308827的回答:您可以在factorplot中使用legend=False并通过matplotlib指定图例:importseabornassnsimportmatplotlib.pyplotaspltsns.set(style="whitegrid")titanic=sns.load_dataset
我将factorplot(kind="bar")与seaborn一起使用。情节很好，只是图例放错了位置:太靠右了，文字超出了情节的阴影区域。如何让seaborn将图例放置在其他位置，例如左上角而不是右中角？ 最佳答案 基于@user308827的回答:您可以在factorplot中使用legend=False并通过matplotlib指定图例:importseabornassnsimportmatplotlib.pyplotaspltsns.set(style="whitegrid")titanic=sns.load_dataset
当使用matplotlib绘制点图时，我想偏移重叠的数据点以使它们全部可见。例如，如果我有:CategoryA:0,0,3,0,5CategoryB:5,10,5,5,10我希望每个CategoryA“0”数据点并排设置，而不是彼此重叠，同时仍与CategoryB不同。在R(ggplot2)中有一个"jitter"选项可以做到这一点。matplotlib中是否有类似的选项，或者是否有其他方法会导致类似的结果？编辑:澄清一下，the"beeswarm"plotinR基本上就是我的想法，pybeeswarm是matplotlib/Python版本的早期但有用的开始。编辑:添加Seaborn
当使用matplotlib绘制点图时，我想偏移重叠的数据点以使它们全部可见。例如，如果我有:CategoryA:0,0,3,0,5CategoryB:5,10,5,5,10我希望每个CategoryA“0”数据点并排设置，而不是彼此重叠，同时仍与CategoryB不同。在R(ggplot2)中有一个"jitter"选项可以做到这一点。matplotlib中是否有类似的选项，或者是否有其他方法会导致类似的结果？编辑:澄清一下，the"beeswarm"plotinR基本上就是我的想法，pybeeswarm是matplotlib/Python版本的早期但有用的开始。编辑:添加Seaborn
我有几个关于在seaborn中标记clustermap的问题。首先是可以提取层次聚类的距离值，并将值绘制在树结构可视化上(可能只有前三个层次)。这是我创建集群图的示例代码:importpandasaspdimportnumpyasnpimportseabornassnsget_ipython().magic(u'matplotlibinline')m=np.random.rand(50,50)df=pd.DataFrame(m,columns=range(4123,4173),index=range(4123,4173))sns.clustermap(df,metric="correl
我有几个关于在seaborn中标记clustermap的问题。首先是可以提取层次聚类的距离值，并将值绘制在树结构可视化上(可能只有前三个层次)。这是我创建集群图的示例代码:importpandasaspdimportnumpyasnpimportseabornassnsget_ipython().magic(u'matplotlibinline')m=np.random.rand(50,50)df=pd.DataFrame(m,columns=range(4123,4173),index=range(4123,4173))sns.clustermap(df,metric="correl
我已经在seaborn中使用factorplot绘制了我的数据并获得了facetgrid对象，但仍然无法理解如何设置以下属性这样的情节:图例大小:当我绘制大量变量时，我得到的图例非常小，字体很小。y和x标签的字体大小(与上述类似的问题) 最佳答案 您可以在对sns.set()的调用中放大字体。importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsx=np.random.normal(size=37)y=np.random.lognormal(size=37)#def
我已经在seaborn中使用factorplot绘制了我的数据并获得了facetgrid对象，但仍然无法理解如何设置以下属性这样的情节:图例大小:当我绘制大量变量时，我得到的图例非常小，字体很小。y和x标签的字体大小(与上述类似的问题) 最佳答案 您可以在对sns.set()的调用中放大字体。importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsx=np.random.normal(size=37)y=np.random.lognormal(size=37)#def
