首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

为什么Seaborn JointGrid中显示的图例不正确?

Seaborn JointGrid 是一个用于可视化数据集中两个变量之间关系的强大工具。它基于 Matplotlib 库,提供了更高级的功能和美观的图形样式。

当在 Seaborn JointGrid 中显示的图例不正确时,可能是由于以下原因:

  1. 数据传递问题:首先需要确保数据传递给 JointGrid 的方式正确。请检查数据是否正确加载到 JointGrid 中,并确认所传递的数据是否符合要求。
  2. 图例标签问题:JointGrid 会根据数据的特征自动创建图例标签。如果标签不正确,可以手动设置图例标签,以确保其正确显示。可以使用 jointgrid.legend.set_title() 方法设置图例的标题,并使用 jointgrid.legend.set_labels() 方法设置图例的标签。
  3. 数据筛选问题:有时,显示的图例可能不正确是因为数据筛选不正确。可以检查所选的数据范围是否正确,并确保所选择的数据集能够正确反映所需的关系。

关于 Seaborn JointGrid 的更多信息,以及如何正确使用和设置图例,请参考腾讯云的相关产品 Seaborn 文档:

请注意,本回答中没有提及亚马逊AWS、Azure、阿里云、华为云、天翼云、GoDaddy、Namecheap、Google等流行的云计算品牌商。如果您对这些品牌商有特定问题或需求,请提供更具体的信息以便我为您提供更准确的答案。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

  • 分布(一)利用python绘制直方图

    分布(一)利用python绘制直方图 直方图(Histogram)简介 直方图 直方图主要用来显示在连续间隔(或时间段)数据分布,每个条形表示每个间隔(或时间段)频率,直方图总面积等于数据总量。...直方图有助于分析数值分布集中度、上下限差异等,也可粗略显示概率分布。...sepal_length", kde=True, ax=ax[0][1]) ax_sub.set_title('添加kde') # 增加密度曲线和数据分布(小短条) # rug参数用于绘制出一维数组数据点实际分布位置情况...同样jointplot也有很多参数可以自定义,并且可以使用更为灵活JointGrid。...这里就不赘述了,详细可以参考seaborn.jointplot[4]和seaborn.JointGrid[5]。

    30710

    Python Seaborn (3) 分布数据集可视化

    distplot()使用一个简单规则来很好地猜测并给予默认切分数量,但尝试更多或更少数据片段可能会显示出数据其他特征: ?...接下来,这些曲线可以用来计算支持网格每个点密度值。得到曲线再用归一化使得它下面的面积等于1: ? 我们可以看到,如果我们在seaborn中使用kdeplot()函数,我们得到相同曲线。...在seaborn这样做最简单方法就是在jointplot()函数创建一个多面板数字,显示两个变量之间双变量(或联合)关系以及每个变量单变量(或边际)分布和轴。 ?...在seaborn,这种图用等高线图显示,可以在jointplot()作为样式传入参数使用: ? 还可以使用kdeplot()函数绘制二维核密度图。...如果是希望更连续地显示双变量密度,您可以简单地增加n_levels参数增加轮廓级数: ? jointplot()函数使用JointGrid来管理。

    2.2K10

    机器学习之数据之美

    机器学习之数据之美 0.说在前面 1.单变量分布 2.双变量分布 3.作者的话 0.说在前面 昨天看了一下机器学习东西,发现在做特征工程时,需要用到seaborn可视化方法。...改用这个主要原因为:绘制图形方便显示,而在pycharm中弹出多张图来就有点受不了了,在Jupter为浏览器交互式操作,直接显示,非常方便。...如果不设置seed,则每次会生成不同随机数 np.random.seed(sum(map(ord,"distributions"))) 【绘制默认图】 distplot,seaborndisplot...【二维核密度图】 # 也可以用 kdeplot 函数来绘制一个二维核密度图形 # matlibplot与seaborn结合!...【JointGrid】 ''' jointplot()函数使用JointGrid来管理图形。

    1.3K30

    Seaborn从零开始学习教程(三)

    绘制单变量分布 在 seaborn ,快速观察单变量分布最方便方法就是使用 distplot() 函数。默认会使用直方图 (histogram) 来绘制,并提供一个适配核密度估计(KDE)。...直方图在横坐标的数据值范围内均等分形成一定数量数据段(bins),并在每个数据段内用矩形条(bars)显示y轴观察数量方式,完成了对数据分布可视化展示。...你可以用 matplotlib plt.scatter 函数来绘制一个散点图,它也是jointplot() 函数显示默认方式。...在 seaborn ,这种绘图以等高线图展示,并且可以作为 jointplot() 一种类型参数使用。...jointplot() 函数使用 JointGrid 来管理图形。为了获得更多灵活性,您可能需要直接使用JointGrid 绘制图形。

    1.9K10

    ApacheCN 翻译活动进度公告 2019.4.7

    我们组织公益性翻译活动、学习活动和比赛组队活动,并和 DataWhale、LinuxStory 等国内著名开源组织保持良好合作关系。 ‍ 与商业组织不同,我们并不会追逐热点,或者唯利是图。...我们希望做出广大 AI 爱好者真正需要东西,打造真正有价值长尾作品。...41 seaborn.JointGrid 42 seaborn.JointGrid.plot 43 seaborn.JointGrid.plot_joint 44 seaborn.JointGrid.plot_marginals...(Pv2): HBASE-12439 AMv2 Description for Devs ZooKeeper Community Appendix UCB CS61b:Java 数据结构...平淡天 100% 二十、估计方法 平淡天 100% 二十一、Beta 和二项 @lvzhetx 100% 二十二、预测 50% 二十三、联合正态随机变量 @JUNE951234 二十四、简单线性回归

    80800

    为什么Power Query筛选内容显示不全?

    小勤:为什么在PQ里筛选显示这个? 大海:当数据比较多时候,就经常会这样显示。 小勤:有什么规律吗?...大海:据了解,PQ首先是检测表前1000行数据不重复值来提供筛选选项,当数据超过1000行时,就可能会显示“列表可能不完整”提示。...这种情况下,只要点击提示信息右侧“加载更多”,就可以显示更多选项。 小勤:啊。那这又是什么情况?...大海:PQ筛选器只能容纳1000个供筛选选项,当PQ检测数据前1000行,发现全部都是不同值时,就直接显示1000行,然后告诉你达到了上限。 小勤:那这种情况下怎么筛选啊?...-5FB2807C-1B16-4257-AA5B-6793F051A9F4) 小勤:也就是说如果要筛选没有显示出来内容,必须通过改代码?

    4.1K20

    python数据科学系列:seaborn入门详细教程

    01 初始seaborn seaborn是python一个可视化库,是对matplotlib进行二次封装而成,既然是基于matplotlib,所以seaborn很多图表接口和参数设置与其很是接近。...例如:jointplot在seaborn实际上先实现了一个名为JointGrid类,然后在调用jointplot时即是调用该类实现。...与此同时,seaborn绘图接口虽然大多依赖于相应类实现,但却并未开放所有的类接口。...实际上,可供用户调用类只有3个,除了前面提到JointGrid和PairGrid外,还有一个是FacetGrid,它是一个seaborn很多其他绘图接口基类。 3....在hue分类仅有2个取值时,还可通过设置split参数实现左右数据合并显示。 ? 3.

    12.7K68

    ApacheCN 翻译活动进度公告 2019.6.21

    39 seaborn.PairGrid.map_lower 40 seaborn.PairGrid.map_upper 41 seaborn.JointGrid 42 seaborn.JointGrid.plot...43 seaborn.JointGrid.plot_joint 44 seaborn.JointGrid.plot_marginals 45 seaborn.set @lbllol365...在 Keras 展示深度学习模型训练历史 基于 Keras 深度学习模型dropout正则化 评估 Keras 深度学习模型表现 如何评价深度学习模型技巧 小批量梯度下降简要介绍以及如何配置批量大小...Keras 深度学习库目标识别 流行深度学习库 用深度学习预测电影评论情感 Python Keras 深度学习库回归教程 如何使用 Keras 获得可重现结果 如何在...何时使用 MLP,CNN 和 RNN 神经网络 为什么用随机权重初始化神经网络?

    1.3K20

    seaborn从入门到精通02-绘图功能概述

    multiple="stack") 统一模块函数共享大量底层代码,并提供类似的功能,而这些功能在库其他组件可能不存在(例如上面示例multiple=“stack”)。...按照设计,它们“拥有”自己图形,包括其初始化,因此不存在使用图形级函数在现有轴上绘制图形概念。这个约束允许图形级函数实现一些特性,比如将图例放在图之外。...其次,这些参数,高度和方面,在matplotlib参数化大小与宽度、高度略有不同(使用seaborn参数,宽度=高度*方面)。最重要是,这些参数对应于每个子图大小,而不是整个图形大小。...seaborn两个重要标绘函数不完全适合上面讨论分类方案。这些函数jointplot()和pairplot()使用来自不同模块多种图来在单个图中表示数据集多个方面。...,同时添加边缘轴,分别显示每个变量单变量分布: # Import seaborn import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt #

    25230

    数据可视化基础与应用-04-seaborn库从入门到精通03

    在关系图教程,我们看到了如何使用不同可视化表示来显示数据集中多个变量之间关系。在示例,我们关注主要关系是两个数值变量之间情况。...legend:设定是否显示图例。 legend_out:设定图例是否放在绘图外。 sharex, sharey:设定是否使用相同x、y轴范围。...legend:设定是否显示图例。 legend_out:设定图例是否放在绘图外。 sharex, sharey:设定是否使用相同x、y轴范围。...对于其他应用程序,与其显示每个类别内分布,不如显示集中趋势估计值。Seaborn有两种主要方式来显示这些信息。重要是,这些函数基本API与上面讨论相同。...In seaborn, it’s easy to do so with the countplot() function: 条形图一个特殊情况是,当您希望显示每个类别观察数,而不是计算第二个变量统计数据时

    45610

    数据可视化 | 手撕 Matplotlib 绘图原理(一)

    隐藏刻度与标签 增减刻度数量 自定义刻度 格式生成器与定位器小结 x 轴刻度与标签 轴刻度范围 去掉坐标轴 调整日期自适应 轴标签、刻度、标签相关说明 双坐标轴 图例 同时显示多个图例 Matplotlib...在脚本画图时,显示图形时候必须使用 plt.show() 和 plt.show()会启动一个事件循环(event loop),并找到所有当前可用图形对象,然后打开一个或多个交互式窗口显示图形。...图例 plt.legend([图例], loc=位置, fontsize=字体大小) [图例]: 字符串形式,多个图用列表形式存储起来, 字符串同样接受 LaTex 语法而显示数学公式 loc: 图例位置...也可以为该参数指定一个坐标"元组",坐标的值是基于当前坐标原点比例。 fontszie 控制图例大小 ncol:图例显示列数,默认为1列。 frameon:设置是否显示图例边框。...True(默认值)显示,False不显示 同时显示多个图例 有时,我们可能需要在同一张图上显示多个图例,但若用 plt.legend() 或 ax.legend()方法创建第二个图例,那么第一个图例就会被覆盖

    3.7K40

    seaborn更高效统计图表制作工具

    seaborn是建立在matplotlib上一个高度封装模块,针对数据统计学描述,统计了一系列相关可视化功能。 在该模块,针对常用统计图表,分为了以下3大类别 ?...seaborn采用了类似R语言ggplot2属性映射和分面思想,可以很方便将数据框不同列映射为不同属性,用法如下 1....属性映射 hue参数用于映射颜色属性,style颜色用于映射形状属性,size参数用于映射点大小属性,这些参数在大类和子类函数同时适用,用法如下 >>> sns.relplot(data=df, x...分面 通过row和col参数将数据框列映射为不同分面,该方法仅在大类函数适用,用法如下 >>> sns.relplot(data=df, x='total_bill', y='tip', hue=...='day') 输出结果如下 ?

    1.3K20

    数据可视化基础与应用-04-seaborn库从入门到精通01-02

    文档大多数示例都将使用pandas数据框架指定数据,但是seaborn对于它所接受数据结构非常灵活。...这个图通过对seaborn函数relplot()一次调用显示了tips数据集中五个变量之间关系。...目录所有文件放在工程目录seaborn-data目录下,或是放在d盘seaborn目录下。...按照设计,它们“拥有”自己图形,包括其初始化,因此不存在使用图形级函数在现有轴上绘制图形概念。这个约束允许图形级函数实现一些特性,比如将图例放在图之外。...,同时添加边缘轴,分别显示每个变量单变量分布: # Import seaborn import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt #

    16210
    领券