如何用中值标记seaborn图中的每个箱线图？例如importseabornassnssns.set_style("whitegrid")tips=sns.load_dataset("tips")ax=sns.boxplot(x="day",y="total_bill",data=tips)如何用中值或平均值标记每个箱线图？ 最佳答案 我喜欢人们包含样本数据集!importseabornassnssns.set_style("whitegrid")tips=sns.load_dataset("tips")box_plot=sns.b
这个问题在这里已经有了答案:HowcanIuseseabornwithoutchangingthematplotlibdefaults?(2个回答)关闭3年前。Seaborn提供了一些对科学数据表示非常有趣的图形。因此，我开始使用这些Seaborn图形和其他自定义的matplotlib图。问题是，一旦我这样做了:importseabornassb这个导入似乎是全局设置seaborn的图形参数，然后导入下面的所有matplotlib图形都得到seaborn参数(它们得到灰色背景、linewithd变化等)。在SO中有ananswer解释如何使用matplotlib配置生成seaborn图
我是Seaborn软件包的粉丝，它使用Matplotlib制作漂亮的绘图。但我似乎无法弄清楚如何在我的图中显示次要网格线。importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassbnx=np.linspace(0,2*np.pi,100)y=np.sin(x)fig,ax=plt.subplots(1,1)ax.scatter(x,y)ax.grid(b=True,which='major')ax.grid(b=True,which='minor')给予:这里有什么想法吗？还有关于如何调整确实出现的Seaborn网格线样式的
我目前正在尝试使用Seaborn为我的学术论文创建图表。这些图看起来很棒且易于生成，但我遇到的一个问题是对图中的字体大小进行了精细控制。我的论文中的字体大小是9pt，我想确保我的绘图中的字体大小是9pt或10pt。但是在seaborn中，字体大小主要是通过字体缩放sns.set_context("paper",font_scale=0.9)来控制的。所以我很难找到合适的字体大小，除非通过反复试验。有没有更有效的方法来做到这一点？我还想确保不同seaborn绘图之间的字体大小保持一致。但并非我所有的seaborn地block都具有相同的尺寸，所以似乎在所有地block上使用samefon
我有一个看起来像这样的pandas数据框:classmenwomanchildren0first0.914680.6679710.6605621second0.300120.3293800.8826082third0.118990.1897470.121259如何使用seaborn创建一个像这样的情节？我是否必须以某种方式重新排列我的数据？(来源:mwaskomatstanford.edu) 最佳答案 是的，您需要reshapeDataFrame:df=pd.melt(df,id_vars="class",var_name="sex
我有一些几何分布的数据。当我想看它时，我使用sns.distplot(data,kde=False,norm_hist=True,bins=100)结果是一张图片:但是，箱的高度加起来不等于1，这意味着y轴不显示概率，这是不同的东西。如果我们使用weights=np.ones_like(np.array(data))/float(len(np.array(data)))plt.hist(data,weights=weights,bins=100)y轴应显示概率，因为箱高度总和为1:这里可以看得更清楚:假设我们有一个列表l=[1,3,2,1,3]我们有两个1、两个3和一个2，所以它们各自
我想知道是否有办法关闭seaborn的lmplot中的线性拟合，或者是否有一个等效的函数可以生成散点图。当然，我也可以使用matplotlib，但是，我发现seaborn的语法和美学非常吸引人。例如，。我想绘制以下情节importseabornassnssns.set(style="ticks")df=sns.load_dataset("anscombe")sns.lmplot("x","y",data=df,hue='dataset')没有像这样的线性拟合:fromitertoolsimportcycleimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotas
我用seaborn创建了一个热图df1.index=pd.to_datetime(df1.index)df1=df1.set_index('TIMESTAMP')df1=df1.resample('30min').mean()ax=sns.heatmap(df1.iloc[:,1:6:],annot=True,linewidths=.5)但问题是当数据框中有很多数据时，热图会太小，并且里面的值开始像附图中那样不清楚。如何将热图的大小更改为更大？谢谢编辑我试试:df1.index=pd.to_datetime(df1.index)fig,ax=plt.subplots(figsize=(
我有一个PandasDataFrame，其中有一列名为“AXLES”，它可以取3-12之间的整数值。我正在尝试使用Seaborn的countplot()选项来实现以下情节:左y轴显示这些值在数据中出现的频率。轴延伸为[0%-100%]，每10%处有刻度线。右y轴显示实际计数，数值对应于左y轴确定的刻度线(每10%标记一次。)x轴显示条形图的类别[3、4、5、6、7、8、9、10、11、12]。条形顶部的注释显示该类别的实际百分比。以下代码为我提供了下面的图，其中包含实际计数，但我找不到将它们转换为频率的方法。我可以使用df.AXLES.value_counts()/len(df.ind
这个问题在这里已经有了答案:Howtogetthenumericalfittingresultswhenplottingaregressioninseaborn(4个回答)关闭4年前.有谁知道如何使用sns.regplot或sns.jointplot在seaborn中显示回归方程？regplot似乎没有任何参数可以传递给显示回归诊断，而jointplot只显示pearsonR^2和p值。我正在寻找一种方法来查看斜率系数、标准误差和截距。谢谢 最佳答案 2015年，seaborn的首席开发人员回复了一项功能请求，要求访问用于生成绘图的
