最近有很多小伙伴私信我关于双Y轴图的绘制方法？...总结：Python-matplotlib 绘制双Y轴的关键就是使用Axes.twinx()方法再次添加一个绘图对象，再把要绘制的对象在此绘图对象上绘制即可,其他和正常的matplotlib语法一样。...ggplot2-sec.axis()绘制双轴 在介绍完Python-matplotlib 绘制双Y轴后，我们再次介绍R-ggplot2如何绘制双Y轴，由于绘制上面的可视化结果较为繁琐，这里我们直接生成样例数据进行双...总结 本期推文我们简单介绍了Python-matplotlib和R-ggplot2 绘制双Y轴的绘制方法，希望可以帮助到有需要的小伙伴。...我们基础系列的图表绘制教程还在继续中哦，感谢大家持续支持和关注。
# countplot() 中x和y只能指定一个，指定x轴则y轴展示数量，指定y轴则x轴展示数量 fig,(axis1,axis2,axis3) = plt.subplots(1,3,figsize=(...3、两个变量的散点图：scatterplot() # countplot() 中x和y只能指定一个，指定x轴则y轴展示数量，指定y轴则x轴展示数量 fig,(axis1,axis2,axis3) = plt.subplots...4、根据属性值域绘制散点图：relplot() # 4、根据属性值域绘制散点图：relplot() # relplot()根据不同特征属性值域绘制变量之间的散点图 # seaborn.relplot(...5、两个变量的联合分布图jointplot() # 5、两个变量的联合分布图jointplot() # 单个变量的分布探究完成后，可以做多个连续性变量之间的联合分布散点图，使用jointplot()函数...，在x和y轴绘制分布图，在中心绘制散点图； # seaborn.jointplot(x, y, data=None, kind='scatter', stat_func=None, color=None
同时也保持着与Python生态系统的高度兼容性，可以轻松集成到Python数据分析以及机器学习的工作流程中。 今天，小F就给大家介绍如何使用Seaborn制作15种不同类型的可视化图表。...散点图 散点图是由几个数据点组成的图。 使用x轴表示花瓣长度，y轴表示数据集的萼片长度，制作散点图。...在折线图中，每个数据点都是由直线连接。 这里在x轴上使用花瓣长度，在y轴上使用花瓣宽度。...创建了一个坐标轴网格，将所有数值数据点将在彼此之间创建一个图，在x轴上具有单列，y轴上具有单行。 对角线图是单变量分布图，它绘制了每列数据的边际分布。...在上面的图表中，中间区域绘制了散点图，边侧则是密度图。 15. 分类图 cat图(分类图缩写)是Seaborn中的一种图表，可以用来可视化数据集中一个或多个分类变量与连续变量之间的关系。
在本教程中，我们将详细介绍如何使用Python进行数据绘图，并通过实例逐步学习各种常见的图形类型和绘图技巧。...")# 绘制散点图sns.scatterplot(data=tips, x="total_bill", y="tip", hue="time")plt.title("小费与账单金额的散点图")plt.show...plt.savefig() 保存图形为文件 plt.savefig('plot.png') ax.plot() 在特定轴对象上绘制折线图...sns.pairplot() 绘制数据的所有变量组合的散点图 sns.pairplot(df, hue="category")...通过本文的实例，你应该能够在实际项目中选择合适的库，并高效地进行数据可视化工作。希望你能在数据分析和科学研究的过程中，充分利用这些强大的工具。
图片 Seaborn简介 Seaborn是一个基于Python的数据可视化库，它建立在Matplotlib之上，提供了一种更简单、更美观的方式来创建统计图形。...with seaborn") # 添加标题 plt.show() 图片 分类散点图sns.stripplot 默认情况 在默认情况下，只会对数据中数值型字段进行绘图： In 8: sns.stripplot...(data=tips, x="day", y="tip", hue="smoker") plt.show() 图片 设置多个其他参数： In 15: sns.stripplot( data=tips...=tips, x="day",y="tip",hue="sex") plt.show() 图片 dodge参数表示在执行hue分组的时候，不同组别下的数据是否放在一个主体中： In 52: sns.boxplot...(data=tips, x="day",y="tip",hue="sex",dodge=False) plt.show() 图片 设置多个绘图参数： In 53: sns.boxplot(data=tips
plot 分布图 jointplot() 双变量关系图 pairplot() 变量关系组图 distplot() 直方图，质量估计图 kdeplot() 核函数密度估计图 rugplot() 将数组中的数据点绘制为轴上的数据...FacetGrid 是一个绘制多个图表（以网格形式显示）的接口。...distplot(单变量分布直方图) 在seaborn中想要对单变量分布进行快速了解最方便的就是使用distplot()函数，默认情况下它将绘制一个直方图，并且可以同时画出核密度估计(KDE)。...,ax第一个图,坐标左上 sns.distplot(d, kde=False, color="b", ax=axes[0, 0]) # 不绘制直方图即绘制核密度图,rug在轴上画凹槽 sns.distplot...在seaborn中，最简单的实现方式是使用jointplot()函数，它会生成多个面板，不仅展示了两个变量之间的关系，也在两个坐标轴上分别展示了每个变量的分布。
sns.barplot(x='species',y='petal_length',hue='species',data=data) 2、散点图 散点图是由几个数据点组成的图。...在该图中，每个数据点表示为一个点，并且这些点的排列使得它们在分类轴上不会相互重叠。...它创建了一个坐标轴网格，这样所有数值数据点将在彼此之间创建一个图，在x轴上具有单列，y轴上具有单行。对角线图是单变量分布图，它绘制了每列数据的边际分布。...网格中的每个图都可以定制为不同类型的图，例如散点图、直方图或箱形图。...='Set2',hue='species') 15、分类图 cat图(分类图的缩写)是Seaborn中的定制的一种图，它可以可视化数据集中一个或多个分类变量与连续变量之间的关系。
Seaborn 双变量数据可视化 在seaborn中，创建散点图的方法有很多 创建散点图可以使用regplot函数。...还可以使用jointplot在每个轴上创建包含单个变量的散点图。...使用Seaborn的jointplot绘制蜂巢图，和使用matplotlib的hexbin函数进行绘制 2D核密度图和kdeplot类似，但2D核密度图课展示两个变量 条形图也可以用于展现多个变量，barplot... 其它绘图函数中也存在hue参数 scatter = sns.lmplot(x='total_bill',y='tip',data = tips,hue='sex',fit_reg = False)...，当大小差别不大时很难区分 在Seaborn中的lmplot，可以通过scatter_kws参数来控制散点图点的大小 scatter = sns.lmplot(x='total_bill',y='tip
散点图 Scatter plots 首先可以引入seaborn中自带事例子数据集“tips”,这个数据集的属性有： 时间数据 week。...scatterplot()，使用方法是把数据集中的集合分配给方法中的属性,这样不同集合就会使用散点图中不同属性的样式展示出来如下面实例中的色调属性hue获取了数据集中的smoker集合,这样集合中的数据差异就可以通过色调的不同展示出来...y轴数据按顺序对应起来。...jointplot(),用多个面板从两个维度绘制数据分布,seaborn提供了scatterplot(defult),hexbin,kde三种样式 sns.jointplot(x="x", y="y",...,会发现这两个方法绘制的结果区别不大,但是他们传入的数据是有区别的： regplot() 的x和y轴可以是简单的numpy数组，pandas series对象或者pandas DataFrame对象
在本文中，我们将了解什么是seaborn以及为什么应该使用它而不是matplotlib。然后我们将使用seaborn在Python中为数据生成各种不同的可视化。 目录 什么是Seaborn?...这里，参数是x、y，数据有在X,Y轴上表示的变量和我们要分别画出来的数据点，通过图片，我们发现了views和upvotes之间的关系。...用分类数据绘图 抖动图 Hue图 箱线图 小提琴图 Pointplot 在上面的小节中，我们了解了如何使用不同的视图表示来显示多个变量之间的关系。我们绘制了两个数值变量之间的关系图。...在本节中，我们将看到两个变量之间的关系。例子中的数据是已分类的(分为不同的组)。 我们将使用seaborn库的catplot()函数来绘制分类数据图。...可视化数据集中的成对关系 我们还可以使用seaborn库的pairplot()函数来绘制数据集中的多个二元分布。这显示了数据库中每一列之间的关系。并绘制各变量在对角线上的单变量分布图。
rugplot 这是一个不太常用的图表类型，其绘图方式比较朴素：即原原本本的将变量出现的位置绘制在相应坐标轴上，同时忽略出现次数的影响。 ? 2....它将变量的任意两两组合分布绘制成一个子图，对角线用直方图、而其余子图用相应变量分别作为x、y轴绘制散点图。显然，绘制结果中的上三角和下三角部分的子图是镜像的。 ?...，后面的x、y和hue均为源于data中的某一列值 x，绘图的x轴变量 y，绘图的y轴变量 hue，区分维度，一般为分类型变量 同时，relplot可通过kind参数选择绘制图表是scatter还是line...lineplot lineplot不同于matplotlib中的折线图，会将同一x轴下的多个y轴的统计量（默认为均值）作为折线图中的点的位置，并辅以阴影表达其置信区间。...绘图接口有stripplot和swarmplot两种，常用参数是一致的，主要包括： x，散点图的x轴数据，一般为分类型数据 y，散点图的y轴数据，一般为数值型数据 hue，区分维度，相当于增加了第三个参数
seaborn简介Seaborn是一个Python数据可视化库，建立在Matplotlib之上，专注于创建美观、有吸引力的统计图表。...总体而言，Seaborn为Python用户提供了一种优雅而强大的方式来展示数据，使得数据可视化成为数据科学工作流程中不可或缺的一部分。...FacetGrid可以通过col和row等参数来一次性构建多个图形，例如使用relplot、catplot、lmplot等函数在一个Figure中绘制多个图。...) # 2g.add_legend() # 3图片解释下代码：第一行：col参数表示列方向的分组字段，hue表示颜色的分组第二行：sns.scatterplot表示绘制散点图，使用total_bill...sns.pairplot()函数可以同时绘制多个变量，并在图上显示它们之间的所有配对关系。
，把可视化图表分成如下几类 联系 查看多个变量之间的关系，例如：散点图，雷达图 比较 比较数据间各类别的关系，例如：条形图 趋势 展示数据随时间的变化趋势，例如：折线图 构成 各部分占总体的百分比，例如...图片 在以后的工作中，如果遇到可视化工作，又不太确定如何更好的呈现数据，可以来看看上面的图片，也许能找到灵感。...：标记的符号，可以选择“x”，“>” 或 “o” seaborn 实现散点图 sns.scatterplot(x=None, y=None, hue=None, style=None, size=None...jupyter notebook 中展示 # scatter.render('scatter.html') # 生成 HTML 文件，可以在浏览器中打开查看 ?...seaborn 实现条形图 seaborn.barplot(x=None, y=None, hue=None, data=None) x，y，hue：分别是两个坐标轴的名称和图例名称 data：传入的数据
如果您的数据集以这种方式组织，您将从seaborn中获得最大的好处，下面将对此进行更详细的说明 4. 我们绘制了具有多个语义变量的分面散点图。...例如，还可以使用lmplot()增强散点图，使其包含线性回归模型(及其不确定性): sns.lmplot(x="total_bill", y="tip", col="time", hue="smoker...在最精细的层次上，你可能希望通过绘制散点图来调整点在分类轴上的位置，这样它们就不会重叠: sns.catplot(x="day", y="total_bill", hue="smoker",...或者你可以在每个嵌套的类别中显示唯一的平均值和它的置信区间: sns.catplot(x="day", y="total_bill", hue="smoker", kind="bar...可视化数据集结构 在seaborn中还有另外两种图形级别的函数，可用于对多个图块进行可视化。它们都是面向数据集结构的。
第一时间送达Python 技术干货！ Seaborn是基于matplotlib的图形可视化python包。它提供了一种高度交互式界面，便于用户能够做出各种有吸引力的统计图表。...列名', y='Y轴 列名', data=原始数据df对象) sns.图名(x='X轴 列名', y='Y轴 列名', hue='分组绘图参数', data=原始数据df对象) sns.图名(x=np.array..., y=np.array[, …]) 绘制散点图 最常用的是relplot()。...重点：绘制双变量分布 在seaborn中执行此操作的最简单方法是使用该jointplot()函数，该函数创建一个多面板图形，显示两个变量之间的双变量（或联合）关系以及每个变量在单独轴上的单变量（或边际）...这将创建一个轴矩阵，并显示DataFrame中每对列的关系 iris = sns.load_dataset("iris") sns.pairplot(iris) ?
上半篇我们主要使用matplotlib来进行柱状图、散点图、饼图折线图等的绘制，下半篇主要使用seaborn来进行箱线图、小提琴图、分簇散点图、热力图等的绘制。本文是下半篇，上半篇链接在这里。...接着我们来看不同的代目的各种属性的分布特征，共用同一个Y轴，同时绘制四张子图。...) plt.ylim(0,240) # 设置y轴的范围 plt.show() ?...另外我们还可以在boxplot中添加参数hue，分门别类地进行箱线图绘制，这里根据是否为神兽来做区分，显然神兽的防御属性远超非神兽。 ?...小提琴图 小提琴图结合了箱线图与核密度估计图的特点，它表征了在一个或多个分类变量情况下，连续变量数据的分布并进行了比较，它是一种观察多个数据分布有效方法。
先欣赏几张图：0 什么是seabornSeaborn是一个基于Python的高级数据可视化库，专为数据探索和分析而设计。...多变量可视化和网格绘图：Seaborn支持多变量数据的可视化，并且可以轻松地在单个图表中绘制多个变量，以便比较和分析。...relplot默认是散点图tips数据集是seaborn库中的一个内置数据集，主要用于统计分析和数据可视化，这个数据集包含了餐饮行业的顾客小费数据。...col="day", # 列参数 col_wrap=2 # 每两列为一组进行绘制 )plt.show()更为复杂的回归散点图：In 9:sns.relplot...", style="event", height=4,# 高度 aspect=0.7, # x-y轴的比例 )plt.show
Seaborn是基于matplotlib的图形可视化python包。它提供了一种高度交互式界面，便于用户能够做出各种有吸引力的统计图表。...列名', y='Y轴 列名', data=原始数据df对象) sns.图名(x='X轴 列名', y='Y轴 列名', hue='分组绘图参数', data=原始数据df对象) sns.图名(x=np.array..., y=np.array[, …]) 绘制散点图 最常用的是relplot()。...重点：绘制双变量分布 在seaborn中执行此操作的最简单方法是使用该jointplot()函数，该函数创建一个多面板图形，显示两个变量之间的双变量（或联合）关系以及每个变量在单独轴上的单变量（或边际）...这将创建一个轴矩阵，并显示DataFrame中每对列的关系 iris = sns.load_dataset("iris") sns.pairplot(iris) ?
双y轴图在实际科研过程中比较常见。但我们常常会为了要把某个图形置于顶层，又或者是要把某个图形对应的y轴固定在某一侧而感到烦恼。别怕，今天这篇推文将会解决你的疑虑！...首先，我们先来绘制一个正常的双y轴图。从图中可以看到，红色的三角函数是在底层，而蓝色的直线是在顶层。...y轴坐标可以发现，虽然图形的显示层级(底层和顶层)发生了变化，但y轴也随之发生了对调。...有没有什么方法可以让让y轴固定不动的同时，显示层级发生变化呢？ 下面这个方法3在方法1的基础上，给出了facecolor的妙用。...那就是在方法2的基础上，通过 ax.yaxis.tick_left() 和 ax.yaxis.tick_right()对调两个y轴的label。
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