我想在seaborn中绘制因子图，但手动提供误差线而不是让seaborn计算它们。我有一个大致如下所示的pandas数据框:modeloutputfeaturemeanstd0firsttwoa9.002.001firstoneb0.000.002firstonec0.000.003firsttwod0.600.05...77thirdfoura0.300.0278thirdfourb0.300.0279thirdfourc0.100.01我正在输出一个看起来像这样的图:我正在使用这个seaborn命令来生成绘图:g=sns.factorplot(data=pltdf,x='featu

我想使用seaborn包创建一个catplot，我知道为了能够做到这一点，我需要最新版本的seaborn(0.9.0)。我使用conda安装了包:condainstallseaborn但它下载了0.8.1版本。因此我使用pip安装了我想要的版本:pip3installseaborn==0.9.0但是每当我运行我的代码时，我总是得到同样的错误:AttributeError:module'seaborn'hasnoattribute'catplot'(仅在最新版本中可用的属性)。有人可以帮忙吗？ 最佳答案 显然conda尚未将seabo

我无法在seaborn中获取条形图。这是我的可重现数据:people=['Hannah','Bethany','Kris','Alex','Earl','Lori']reputation=['awesome','cool','brilliant','meh','awesome','cool']dictionary=dict(zip(people,reputation))df=pd.DataFrame(dictionary.values(),dictionary.keys())df=df.rename(columns={0:'reputation'})然后我想得到一个条形图，显示不同声誉

我在Python中将数据绘制为Seaborn热图。我的数据本质上是按类别分组的，我希望在绘图上有线条来指示这些组在map上的位置。作为一个简单的例子，假设我想从文档中修改这个图......importseabornassns;sns.set()flights=sns.load_dataset("flights")flights=flights.pivot("month","year","passengers")ax=sns.heatmap(flights,cbar=False)我想通过绘制如下图来强调一年中各季度之间的比较；我该怎么做？ 最佳答案

假设我有一个看起来像这样的热图(轴被修剪掉):我希望能够改变某些方block以表示统计显着性。我知道我可以屏蔽掉统计上不显着的方block，但我仍然想保留该信息(而不是将值设置为零)。执行此操作的选项包括1)将某些方block上的文本设为粗体，2)添加类似阴影的功能，以便某些方block具有点画，或3)向某些方block添加符号。我该怎么办？ 最佳答案 一种方法是直接访问Text对象并更改它们的粗细/样式。下面的代码将获取一些示例数据并尝试使每个等于118的条目脱颖而出:flights=sns.load_dataset("fligh

是否可以在sns.countplot()中仅显示顶部/底部n组？以seaborn网站为例，sns.countplot(y="deck",hue="class",data=titanic,palette="Greens_d");是否有任何简单(或什至相对直接)的方法将此图限制为仅显示3个甲板(组)而不是显示所有7个，或者这是否可以通过sns.bargraph更好地完成>或者只是简单的matplotlib？ 最佳答案 importseabornassnstitanic=sns.load_dataset("titanic")sns.cou

我将此代码从here稍作修改:importseabornassnssns.set(style="darkgrid")tips=sns.load_dataset("tips")color=sns.color_palette()[5]g=sns.jointplot("total_bill","tip",data=tips,kind="reg",stat_func=None,xlim=(0,60),ylim=(0,12),color='k',size=7)g.set_axis_labels('totalbill','tip',fontsize=16)我得到了一个漂亮的图-但是，对于我的情况，

我正在努力将pandas中的数据框转换为seaborn热图(或实际上是matplotlib)的正确格式以制作热图。我当前的数据框(称为data_yule)是:Unnamed:0SymmetricDivisiontestMutProbvalue331.0sackin_yule0.100-4.180864881.0sackin_yule0.050-9.17534913131.0sackin_yule0.010-11.40811418181.0sackin_yule0.005-10.50245023231.0sackin_yule0.001-8.02747528280.8sackin_yul

我用sns.distplot绘制观察值的单变量分布。尽管如此，我不仅需要图表，还需要数据点。如何从matplotlib轴(由distplot返回)获取数据点？ 最佳答案 您可以使用matplotlib.patchesAPI.例如，获取第一行:sns.distplot(x).get_lines()[0].get_data()这将返回两个numpy数组，其中包含直线的x和y值。对于条形图，信息存储在:sns.distplot(x).patches您可以通过函数patches.get_height()访问柱的高度:[h.get_heigh

我可以用seabornsregplot创建漂亮的散点图，通过scatter_kws获得合适的透明度sns.regplot(x='logAssets',y='logLTIFR',lowess=True,data=df,scatter_kws={'alpha':0.15},line_kws={'color':'red'})并获得这个:seabornpairplot中是否有调整透明度的选项？ 最佳答案 好的，我已经非常接近解决方案了。Seabornpairplots具有plot_kws，它以字典作为参数，其中包含您将在regplot中进行