开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

在Seaborn multiplot中调整y轴

，可以使用set方法来设置y轴的属性。具体步骤如下：

导入Seaborn库和相关依赖：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

创建一个多图布局：

fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=2)

绘制子图：

sns.scatterplot(x=data['x'], y=data['y'], ax=axes[0, 0])
sns.lineplot(x=data['x'], y=data['y'], ax=axes[0, 1])
sns.barplot(x=data['x'], y=data['y'], ax=axes[1, 0])
sns.boxplot(x=data['x'], y=data['y'], ax=axes[1, 1])

调整y轴属性：

axes[0, 0].set_ylim(0, 10)  # 设置y轴范围为0到10
axes[0, 1].invert_yaxis()  # 反转y轴方向
axes[1, 0].set_yscale('log')  # 设置y轴为对数刻度
axes[1, 1].set_ylabel('Custom Label')  # 设置y轴标签为自定义标签

在这个例子中，我们创建了一个2x2的多图布局，并使用不同的Seaborn绘图函数绘制了四个子图。然后，我们通过set_ylim方法设置了第一个子图的y轴范围为0到10，通过invert_yaxis方法反转了第二个子图的y轴方向，通过set_yscale方法将第三个子图的y轴刻度设置为对数刻度，通过set_ylabel方法设置了第四个子图的y轴标签为自定义标签。

注意：以上代码仅为示例，具体的调整方式可以根据实际需求进行修改。

关于Seaborn的更多信息和使用方法，可以参考腾讯云的相关产品和文档：

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

Stata ｜调整 Y 轴文字顺序

今天分享一个被好多强迫症小伙伴问到的问题：用 Stata 画图怎么更改 Y 轴文本的顺序。如下图所示，默认绘图的文字为每个字从左到右，但是一般论文在 Y 轴顶端的由上至下的排列。...分析问题对比要实现的效果，可以发现主要修改的地方在于 Y 轴的文本，需要修改文本方向、文字排列顺序。...于是，先 help title ，因为我们需要调整的是坐标轴（axis）的标题，因此点击 axis_title_options 看是否有我们需要的信息。...通过上面的介绍，我们用到的选项主要有： orientation：调整文本方向； margin：用于调整文本与坐标轴的边距； placement：用于调整坐标轴文本的排放位置。...因此，尝试在 ytitle() 中将四个字分开写。

3.2K3 0

Dygraphs 中调整 x 轴 label 展示

在前不久发表的文章 Dygraphs 中 x 轴等间距实现中，我们介绍了如何在 x 轴等间距地实现图表划线。...嗯，当间距太小的时候，在 x 轴上展示的 label 文案（我这里是时间）就会交替重叠，如下：上图中，我选择的时间间隔是 20s ，每个灰色的竖线代表一秒上图会产生密集恐惧症有没有～那么，我们怎么去处理这种密集的数据呢...个点来展示 label 的文案（也就是其他 label 的 DOM 元素设置为 display: none）具体实现上面我们已经分析了思路，我们先获取到公共有的类名：相关的代码如下，我们将在代码中详解注解说明...style.display = 'block'; } else { classXAxis[i].style.display = 'none'; } } } 实现的效果如下：我们经过计算，在间隔相应的距离...，才展示 x 轴的 label 文案。

8461 0

R语言可视化——图表排版之一页多图

昨天跟大家分享了关于图表嵌套的函数用法，今天跟大家分享在多图情况下如何正确的进行图表的版面布局。...这里要分享的图表版面设计其实就是指，在做了很多图的情况下，如何将诸多图表合理的布局在一张大的版面上，而不是一幅一幅的导出最后在其他软件中手动拼凑。...{viewport(layout.pos.row = x, layout.pos.col = y)} ###定义图表的布局规则，也就是指定画布的行显示图表的X轴，列显示图表的Y轴。...虽然使用multiplot函数非常方便高效，但是默认情况下，它不会对单个的图表长宽比例做最优布局，我们的案例中，chart3是一个水平分面图，属于矮款型的，但是multiplot函数将它压缩成长宽近似的矩形...整体看上去，第一种方法虽然过程复杂些，但是局部灵活些，可以调整单个图表所占的空间，第二种方式更加高效、快捷，但是布局上欠缺优化（也许是我还没有接触到内部的局部调整参数，有懂的小伙伴儿麻烦指导一下，不胜感激

1.9K3 0

在seaborn中设置和选择颜色梯度

seaborn在matplotlib的基础上进行开发，当然也继承了matplotlib的颜色梯度设置, 同时也自定义了一系列独特的颜色梯度。...在seaborn中，通过color_palette函数来设置颜色，用法如下 >>> sns.color_palette() [(0.12156862745098039, 0.4666666666666667...该函数接受多种形式的参数 1. seaborn palette name 在seaborn中，提供了以下6种颜色梯度 1. deep 2. muted 3. bright 4. pastel 5. drak...4. cubehelix palette 通过子函数cubehelix_palette来实现，创建一个亮度线性变化的颜色梯度，在color_palette中，通过前缀ch:来标识对应的参数，用法如下 >...在seaborn中，还提供了4种独特的渐变色，用于绘制热图 1. rocket 2. flare 3. mako 4. crest rocker是默认的颜色梯度 >>> sns.heatmap(data

3.7K1 0

ggplot2：分类变量在y-axis和legend的顺序调整

library(tidyverse) library(patchwork) dt <- diamonds[1:1000, ] 众所周知，在ggplot2中，对于分类型变量，我们可以通过将其转换为factor...类型，并通过设置其levels控制其在坐标轴的顺序。...= cut, color = cut)) + geom_point() + labs(title = "修改levels后") p1 + p2 图片但是这样会导致一个问题：因为在y-axis...中，数值从小到大是从下向上排序的，在我的levels中，"Premium"排在前面（序号最小），所以它排在最下面。...中序号从小到大对应变量从上到下排列，但是同时产生了一个新的问题：在legend中变量的排列也反了过来。

6316 0

在matplotlib中关闭绘图轴的方法

plt.scatter(0, 0, c='green', edgecolors='none', s=50) plt.scatter(rw.x_values[-1], rw.y_values[-1...(y/n): ") if keep_running == 'n': break import matplotlib.pyplot as plt from random_walk...rw=RandomWalk() rw.fill_walk() points_numbers=list(range(rw.num_points)) # 设置图表标题，并给坐标轴加上标签...,edgecolors='none',s=15) # 隐藏坐标轴 plt.gca().get_xaxis().set_visible(False) plt.gca().get_yaxis...（y/n）:") if keep_running=='n': break

2.2K2 0

Python绘图模块seaborn在Anaconda环境中的安装

本文介绍在Anaconda的环境中，安装Python语言中，常用的一个绘图库seaborn模块的方法。...seaborn模块主要用于数据探索、数据分析和数据可视化，使得我们在Python中创建各种统计图表变得更加容易、简单。以下是seaborn模块的一些主要特点和功能。美观的默认样式。...在我们之前的很多博客中，也都介绍过这一模块的具体使用方法与场景，包括基于Python TensorFlow Keras Sequential的深度学习神经网络回归、Python中seaborn pairplot...需要注意的是，由于我希望在一个名称为py38的Python虚拟环境中配置seaborn模块，因此首先通过如下的代码进入这一虚拟环境；关于虚拟环境的创建与进入，大家可以参考文章Anaconda创建、使用、...conda install -c anaconda seaborn 运行上述代码，稍等片刻即可出现如下图所示的界面。接下来，输入y即可开始seaborn模块的配置工作。

3341 0

用matplotlib在同一个画布显示20个双y轴折线图

一、前言前几天在Python白银群【巭孬嫑勥烎】问了一个Python可视化的问题，这里拿出来给大家分享下。他的代码如下图所示：使用supblot分区作图确实可以迎刃而解。...(wspace =0, hspace =0) # 选择第一幅图 ax1 = plt.subplot(411) figure_1 = plt.subplot(411) # 设置y轴的范围 figure_...="aqua", linestyle='-', label='SO$_2$',markersize = 5) plt.ylabel("SO$_2$(${ug/m^3}$)") # Y轴标签 figure...="blue", linestyle='-', label='温度',markersize = 5) plt.ylabel("温度（℃）") # Y轴标签 # plt.xlabel("X轴坐标")...8,top=14) # plt.xticks(np.arange(1,120,24), # rotation=45, # position=(0,0), #调整年份的位置

2166 0

R语言ggplot画图(autocad命令输入方式有几种)

plain",size=15,hjust=0.5)) (3) 坐标轴标题及标签字体、大小及样式设置 I.坐标轴标题样式调整 #axis.title.x:对x轴标题进行调整 #axis.title.y:...对y轴标题进行调整 #axis.title: 对整体坐标轴标题统一调整 #vjust的设置是为了将x轴标题离绘图区远一点 windowsFonts(myFont = windowsFont("宋体"))...II.坐标轴标签样式调整 #axis.text.x对x轴标签调整 #axis.text.y对y轴标签调整 #axis.text 统一对坐标轴标签调整 #angle旋转的角度 windowsFonts(myFont...而普通设置画布的方式par(mfrow=c(n,m))，在ggplot中是不起作用的。以下，介绍两种多图呈现的方式。使用的数据集为鸢尾花 I....Rmisc包下的multiplot函数 library(Rmisc) p1 <- ggplot(data=iris,aes(x=Sepal.Length,y=Sepal.Width))+geom_point

2.9K1 0

Keras 在fit-generator中获取验证数据的y_true和y_preds

在Keras网络训练过程中，fit-generator为我们提供了很多便利。...过程中不保存、不返回预测结果，这部分没有办法修改，但可以在评价数据的同时对数据进行预测，得到结果并记录下来，传入到epoch_logs中，随后在回调函数的on_epoch_end中尽情使用。...的 list pr_per_batch = [] # 新建 y_pred 的 list 在核心循环while steps_done < steps:中加入预测变量的内容： while..._write_logs Keras的Tensorboard会记录logs中的内容，但是他只认识 int, float 等数值格式，我们保存在log中的复杂字典他没办法写入tesnorboard，需要对..._write_logs做微小的调整： def _write_logs(self, logs, index): for name, value in logs.items():

1.3K2 0

2022-04-30：在无限的平面上，机器人最初位于 (0, 0) 处，面朝北方。注意: 北方向是y轴的正方向。南方向是y轴的负方向。东方向是x轴的正

2022-04-30：在无限的平面上，机器人最初位于 (0, 0) 处，面朝北方。注意: 北方向是y轴的正方向。南方向是y轴的负方向。东方向是x轴的正方向。西方向是x轴的负方向。...只有在平面中存在环使得机器人永远无法离开时，返回 true。否则，返回 false。输入：instructions = "GGLLGG" 输出：true 解释：机器人最初在(0,0)处，面向北方。

6571 0

Matplotlib与Seaborn在Python面试中的可视化题目

数据可视化是数据分析与数据科学工作中的重要组成部分，而Matplotlib与Seaborn作为Python最常用的绘图库，其掌握程度直接影响到面试表现。...本篇博客将深入浅出地探讨Python面试中与Matplotlib、Seaborn相关的常见问题、易错点，以及如何避免这些问题，同时附上代码示例以供参考。一、常见面试问题1....提供如下代码：import seaborn as sns# 箱线图sns.boxplot(x='category', y='value', data=df)# 热力图corr = df.corr()sns.heatmap...图形定制面试官可能询问如何自定义图形样式（如颜色、标签、图例、轴范围等），以及如何调整子图布局。...忽视数据比例：确保图形轴范围、刻度等与数据规模相匹配，避免视觉误导。混淆Matplotlib与Seaborn功能：理解两者的定位与互补关系，合理选择使用。

1210 0

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 轴的刻度与标签轴的刻度范围去掉坐标轴调整日期自适应轴标签、刻度、标签的相关说明双坐标轴图例同时显示多个图例 Matplotlib...Notebook 中画图时，将图形直接嵌在 Notebook 页面中，有两种展现形式: %matplotlib notebook 会在 Notebook 中启动交互式图形。...在脚本中画图时，显示图形的时候必须使用 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的图形对象，然后打开一个或多个交互式窗口显示图形。...'col':每个子图列共用一个 x 轴或 y 轴 ---- 示例 # 先创建图形网格 # ax是一个包含两个Axes对象的数组 fig, ax = plt.subplots(2) # 在每个对象上调用plot...更多颜色名称可参见:颜色对照表设置轴标签在横轴和竖轴注明名称以及数量单位。

3.7K4 0

利用Python的Seaborn快速完成数据可视化

本篇文章介绍一个以matplotlib为底层，更容易定制化作图的库Seaborn Seaborn其实是在matplotlib的基础上进行了更高级的API封装，从而使得作图更加容易，在大多数情况下使用seaborn...在只需要简单地作图时直接用Pandas，但要想做出更加吸引人，更丰富的图就可以使用Seaborn 2....Seaborn的作图函数中提供了大量的参数来调整图形，所以并不需要太深入了解matplotlib 4....Y轴的坐标含义 sns.plt.show() ?...箱型图 # 以birthord作为x轴，agepreg作为y轴，做一个箱型图 sns.boxplot(x='birthord', y='agepreg', data=births) sns.plt.show

9681 0

高效使用 Python 可视化工具 Matplotlib

重点讲一下我遇到的最常见的绘图任务，如标记轴，调整限制，更新绘图标题，保存图片和调整图例。...记得当我说在matplotlib中要访问坐标轴和数字至关重要吗？这就是我们在这里完成的工作。将来任何定制化都将通过ax或fig对象完成。...假设我们要调整x限制并更改一些坐标轴的标签？...现在坐标轴保存在ax变量中，我们有很多的控制权： fig, ax = plt.subplots() top_10.plot(kind= barh , y="Sales", x="Name", ax=ax...在示例代码中，经常看到像1,2这样的变量。我觉得使用命名的参数，之后在查看代码时更容易理解。用sharey = True这个参数，以便yaxis共享相同的标签。

2.4K2 0

Matplotlib数据分布型图表（3

基础语法： seaborn.boxenplot(x,y,hue,data,order,hue_order,orient,ax,**kwargs) x：x轴的数值列名（本实例中为season） y：y轴的数值列名...（本实例中为pm2_5） hue：分类显示的列名 data：采用的数据名称（本实例为df） order：x轴数值的顺序排列（列表） hue_order：分类显示的顺序排列 orient：排列方向，默认水平...： scale：用于调整宽度的参数，默认为area，还可以为count（根据数量调整宽度），width inner：小提琴图内部形态，默认为box（箱型图），还可以为quartile（绘制分位数）、stick...基本语法（根据笔者的实际经验列举）： plt.hist2d(x,y,bins,cmap,norm,**kwargs) plt.hexbin(x,y,bins,cmap,**kwargs) x：x轴坐标数值...（数组或列表） y：y轴坐标数值（数组或列表） bins：在hist2d中，为区间数；在hexbin中为区间的划分方法，一般取'log' norm：颜色正则化方法具体可参考： https://matplotlib.org

1.1K2 0

高效使用 Python 可视化工具 Matplotlib

重点讲一下我遇到的最常见的绘图任务，如标记轴，调整限制，更新绘图标题，保存图片和调整图例。...记得当我说在matplotlib中要访问坐标轴和数字至关重要吗？这就是我们在这里完成的工作。将来任何定制化都将通过ax或fig对象完成。...假设我们要调整x限制并更改一些坐标轴的标签？...现在坐标轴保存在ax变量中，我们有很多的控制权： fig, ax = plt.subplots() top_10.plot(kind= barh , y="Sales", x="Name", ax=ax...在示例代码中，经常看到像1,2这样的变量。我觉得使用命名的参数，之后在查看代码时更容易理解。用sharey = True这个参数，以便yaxis共享相同的标签。

2.4K2 0

快手Y-tech：GAN在短视频中的AI特效实践

在工业界，基于生成式技术的真实感效果也引领了一批爆款特效和应用。快手Y-tech在国内率先将GAN落地于短视频特效制作，并积累了丰富的实践经验，为快手各类人脸爆款特效提供有力技术支持。...在落地实践中，需要解决如下几个关键问题。第一，GAN训练不稳定，容易出现斑点、伪影、局部区域扭曲等问题。在落地过程中，我们将GAN模型分为两个阶段，分别为造数据模型和pixel2pixel模型。...在该环节中，需多方联合把控数据的整体质量。...比如，在变小孩造数据阶段引入美型可以降低图像翻译过程中的形变带来的学习困难，提升造数据成功率。 05 总结 ?...ArXiv, abs/1907.10830. [7]Choi, Y., Uh, Y., Yoo, J., & Ha, J. (2020).

2.6K5 1

创建吸引人的统计图表：Seaborn 库的实用指南与示例

可以使用 pip 进行安装：pip install seaborn导入库在使用 Seaborn 之前，需要导入相应的库：import seaborn as snsimport matplotlib.pyplot...，其中 x 轴表示 'x' 列的值，y 轴表示 'y' 列的值。...Seaborn 提供了丰富的函数和参数，可以满足不同类型数据的可视化需求，同时也可以通过调整参数来定制图表的外观和样式，使得图表更具吸引力和可读性。...示例 5：热力图热力图用于可视化数据的矩阵形式，其中矩阵中的每个单元格的颜色表示对应元素的值大小。...Seaborn 提供了丰富的函数和参数，可以满足不同类型数据的可视化需求，并且具有良好的美观度和默认设置。通过调整参数，用户可以定制图表的外观和样式，使得图表更具吸引力和可读性。

1391 0

教程 | 如何优雅而高效地使用Matplotlib实现数据可视化

在 R 使用 ggplot 就可以生成相当不错的图，而 Matplotlib 相对来说有点丑。好消息是 Matplotlib 2.0 中的样式好看了很多，你可以用最小的努力生成可视化。...我主要关注最常见的绘图任务，如标注轴、调整图形界限（limit）、更新图标题、保存图像和调整图例。...假设我们想调整一些轴标签，且 ax 变量中有多个轴，可以进行一些操作： fig, ax = plt.subplots() top_10.plot(kind='barh', y="Sales", x="Name...我还使用 sharey=True 以使 y 轴共享相同的标签。该示例很灵活，因为不同的轴可以解压成 ax0 和 ax1。...现在我们有了这些轴，就可以像上述示例中那样绘图，然后把一个图放在 ax0 上，另一个图放在 ax1。

2.6K5 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭