我正在尝试在Kaggle上绘制seaborn直方图笔记本这样:sns.distplot(myseries,bins=50,kde=True)但是我得到这个错误:TypeError:sliceindicesmustbeintegersorNoneorhavean__index__method这是Kaggle笔记本:https://www.kaggle.com/asindico/slice-indices-must-be-integers-or-none/这是系列头:058500001600000025700000313100000416331452Name:price_doc,dtype
我正在尝试使用Python的Seaborn包绘制多个黑白箱线图。默认情况下，绘图使用调色板。我想用纯黑色轮廓画出它们。我能想到的最好的是:#figurestylessns.set_style('white')sns.set_context('paper',font_scale=2)plt.figure(figsize=(3,5))sns.set_style('ticks',{'axes.edgecolor':'0','xtick.color':'0','ytick.color':'0'})ax=sns.boxplot(x="test1",y="test2",data=dataset,c
我正在使用提供的FacetGrid示例here这导致下面的情节。在我的数据集中，有很多图，为每个面重复x轴标签会很方便，而不仅仅是在底部。对于这个例子，值62,...,76应该为每个A-Jfacet重复。 最佳答案 Bazingaa的答案适用于matplotlib2.0.2版。对于较新版本的matplotlib，使用ax.tick_params()并设置labelbottom=True似乎可行:foraxing.axes.flatten():ax.tick_params(labelbottom=True)
我正在尝试根据以下数据创建3行时间序列图，在WeekxOverload图中，每个Cluster是不同的线。我对每个(集群、周)对有多个观察(每个atm5个，将有1000个)。我希望线上的点是该特定(集群、周)对的平均过载值，而带是它的最小/最大值。目前正在使用以下代码来绘制它，但我没有得到任何线条，因为我不知道使用当前数据帧指定什么单位:ax14=sns.tsplot(data=long_total_cluster_capacity_overload_df,value="Overload",time="Week",condition="Cluster")GISTData我觉得我仍然需要
我的数据框round_data如下所示:errorusernametask_path00.02n49vq14uhvy93i5uw33tf7s1ei07vngozrzlsr6q6cnh8w...39.png10.10n49vq14uhvy93i5uw33tf7s1ei07vngozrzlsr6q6cnh8w...45.png20.15n49vq14uhvy93i5uw33tf7s1ei07vngozrzlsr6q6cnh8w...44.png30.25xdoaztndsxoxk3wycpxxkhaiew3lrsou3eafx3em58uqth...43.png............11
我正在尝试使用matplotlib和Seaborn一起绘制群图和箱线图。我找到了如何将它们绘制在一起，但箱形图出现在群图下方。这样做的问题是群图点淹没了箱线图，箱线图丢失了。我认为通过切换调用函数的顺序，首先调用箱线图而不是下面链接中的第二个箱线图，会将箱线图覆盖在顶部，但事实并非如此。是否可以将箱线图叠加在群体绘图点之上？如果不是，是否可以创建指示四分位数位置的线？代码:swarm_name="Swarm_Plot_01"#sns.set_style("whitegrid")ax=sns.boxplot(data=[df.Rate_VL1R,df.Rate_V12R,df.Rate_
我喜欢PerformanceAnalyticsR包的chart.Correlationfunction中的这个相关矩阵:我如何在Python中创建它？我见过的相关矩阵图主要是热图，例如thisseabornexample. 最佳答案 另一种解决方案是importmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsdefcorrdot(*args,**kwargs):corr_r=args[0].corr(args[1],'pearson')corr_text=f"{corr_r:2.2f}".replac
在R中有预建函数来绘制随机森林模型的特征重要性。但是在python中似乎缺少这种方法。我在matplotlib中搜索一种方法。model.feature_importances给我以下内容:array([2.32421835e-03,7.21472336e-04,2.70491223e-03,3.34521084e-03,4.19443238e-03,1.50108737e-03,3.29160540e-03,4.82320256e-01,3.14117333e-03])然后使用以下绘图函数:>>pyplot.bar(range(len(model.feature_importance
我在Jupyter/IPython中工作以绘制每天的单词量，但在Seaborn中使用日期时间和Regplot时遇到问题。Regplot本身显然doesnotsupportregressionagainstdatedata，虽然我想要完成的事情并不一定需要Regplot的解决方法——也许只是一种格式化x轴标签的方法。一个最小的工作示例，使用简单的时间戳:%matplotlibinlineimportnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlibasmplimportmatplotlib.pyplotaspltimportmatplotlib.dates
我正在使用seaborndistplot(数据，fit=stats.gamma)如何获取返回的拟合参数？这是一个例子:importnumpyasnpimportpandasaspdimportseabornassnsfromscipyimportstatsdf=pd.read_csv('RequestSize.csv')importmatplotlib.pyplotaspltreqs=df['12webpages']reqs=reqs.dropna()reqs=reqs[np.logical_and(reqs>np.percentile(reqs,0),reqs
