更改Regplot Seaborn中的x刻度

Regplot是Seaborn库中的一个函数，用于绘制线性回归模型的散点图和拟合线。要更改Regplot中的x刻度，可以使用matplotlib库中的函数来实现。

首先，导入所需的库：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

然后，加载数据并绘制Regplot：

data = sns.load_dataset('tips')  # 加载示例数据集
sns.regplot(x='total_bill', y='tip', data=data)

接下来，使用matplotlib中的plt.xticks()函数来更改x轴的刻度。该函数接受一个刻度位置的列表和一个刻度标签的列表作为参数。

例如，如果要更改x刻度为0到60，步长为10，可以这样写：

plt.xticks(range(0, 61, 10), ['0', '10', '20', '30', '40', '50', '60'])

最后，使用plt.show()函数来显示图形：

plt.show()

完整的代码如下：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

data = sns.load_dataset('tips')  # 加载示例数据集
sns.regplot(x='total_bill', y='tip', data=data)

plt.xticks(range(0, 61, 10), ['0', '10', '20', '30', '40', '50', '60'])

plt.show()

关于Seaborn和Regplot的更多信息，你可以参考腾讯云提供的Seaborn相关文档和示例代码：

Seaborn官方文档：https://seaborn.pydata.org/ Seaborn示例代码：https://cloud.tencent.com/document/product/607/42889

相关·内容

Python-seaborn 经济学人经典图表仿制

上篇原创推文使用了R-ggplot2 实现了经济学人经典的图表仿制实现R-ggplot2 经典经济学人图表仿制，所以这期呢，我们就使用Python-seaborn实现这个经典的经济学人图表再现。...主要涉及的知识点如下： Python-seaborn regplot回归线性拟合图绘制 matplotlib 绘图图例的定制化绘制 adjustText 库实现文本避重添加 Python-seaborn...其中Region_new 列则是根据相关要求更改的新列，作图也是以次数据为基础的。...{scatter,line}_kws ：字典类型，即可定制化设置点和线的绘图属性，包括颜色、大小、粗细等目前只介绍这些(因为绘图需要)，更多详细内容可以参照对应官网：seaborn.regplot...总结这期我们推出了Python-seaborn的经典可视化作品的再现推文，虽最终的结果还存在问题(当然，你可以定制化具体位置解决)，但其主要目的还是让大家学习绘图技巧，特别是涉及拟合曲线图的绘制(有轮子就直接用啊

5742 0

Python可视化 | Seaborn经济学人经典图表仿制

1.1K2 0

大数据应用导论 Chapter05 | 数据可视化

每个pyplot函数都会对图形进行一些更改。...4. xlabel()：X轴命名 5. ylabel()：Y轴命名 6. xticks()：X轴刻度 7. yticks()：Y轴刻度 8. savefig()：保存图片 2.1、正弦图像...5、一界多图在一个输出界面中画多个图，构造不同的排版 ① x = np.linspace(-2 * np.pi, 2 * np.pi, 200) y1 = np.sin(x) y2 = np.cos(...中可以选择的主题有五种： 1. darkgrid：灰色风格 2. whilegrid：白色风格 3. dark：黑色 4. while：白色 5. ticks：有刻度的设置Seaborn主题可用...2.2、作图 1、regplot 使用regplot对两个数值变量的关系进行视图 fig, ax = plt.subplots(figsize=(10,8)) sns.set(style="whitegrid

2.5K2 0

关系（一）利用python绘制散点图

通过seaborn绘制多样化的散点图 seaborn主要利用scatterplot和regplot绘制散点图，可以通过seaborn.scatterplot[1]和seaborn.regplot[2]了解更多用法...group','B','C','D'] }) # 绘制基本散点图 sns.regplot(data=df, x="x", y="y", fit_reg=False, marker="o", color...scale for x axes') # y轴对数刻度 ax = plt.subplot2grid((2, 2), (1, 0), colspan=1) ax.scatter(x, y, s=60,...'Day_num'], s=day_data['Sales Volume'], label=day) plt.yticks(np.arange(len(days)), days) # 设置y轴的刻度和标签...seaborn.regplot: https://seaborn.pydata.org/generated/seaborn.regplot.html [3] matplotlib.pyplot.plot

2021 0

Stata | 解决 graph 中 x 轴刻度重叠问题

刚有朋友问我怎么调整 boxplot 中 x 轴标签，用上图重现了他的问题。换句话说，问题是如何解决 graph 中 x 轴重叠的问题。...分析思路把图调整成水平（horizontal）；将 x 轴刻度倾斜，避免重叠；更改 x 轴的刻度显示区间，这可以通过定义 x 轴值的 label 实现。...简单解释代码中的 {char 0xa0}，这是 SMCL（Stata Markup and Control Language）语言，是 Stata 中的一种标记语言， help 文档大都是用它编写的。...char 表示字符，0xa0 是 ASCII 编码的空格。所以这里实际是“偷梁换柱”，将 x 轴刻度每隔 5 个单位换为空格，这样绘制出来的图就实现了肉眼不可见的空白。...我刚开始也顺着这个思路考虑是否能通过 SMCL 语句更改 x 轴刻度的倾斜角度，但 SMCL 似乎没有并不能实现文本倾斜。对绘图中可用的 SMCL 语句，可自行 help text 查看。

7.8K3 0

Seaborn 可视化

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。...lmplot函数内部会调用regplot，两者的主要区别是regplot创建坐标轴，而lmplot创建图 sns.lmplot(x='total_bill',y='tip',data = tips)...，可以通过hue参数按性别（sex）给图着色可以为“小提琴”的左右两半着不同颜色，用于区分性别其它绘图函数中也存在hue参数 scatter = sns.lmplot(x='total_bill...，但通过大小区分应谨慎使用，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...，可以使用sns.set_style函数更改样式。

921 0

seaborn从入门到精通03-绘图功能实现04-回归拟合绘图Estimating regression fits

本系列的目的是可以完整的完成seaborn从入门到精通。...在最简单的调用中，两个函数都绘制了两个变量x和y的散点图，然后拟合回归模型y ~ x，并绘制出最终的回归线和该回归的95%置信区间: These functions draw similar plots...这些函数绘制类似的图形，但regplot()是一个轴级函数，而lmplot()是一个图形级函数。此外，regplot()接受各种格式的x和y变量，包括简单的numpy数组和pandas。...系列对象，或者作为pandas中变量的引用。传递给data的DataFrame对象。相反，lmplot()将数据作为必需的参数，x和y变量必须指定为字符串。.../seaborn-data") print(penguins.head()) 案例1-回归拟合 sns.regplot(x="total_bill", y="tip", data=tips) sns.lmplot

2192 0

☀️苏州程序大白一文从基础手把手教你Python数据可视化大佬☀️《❤️记得收藏❤️》

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。...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,其他同理。...在seaborn中使用的方法是displot()，其中的hist属性控制是否显示直方图(默认开启)，kda属性控制是否显示KDA分布(默认开启),rug属性控制显示刻度(默认关闭)。...tips = sns.load_dataset("tips") 画线性回归模型的方法 Functions to draw linear regression models seaborn提供了两个方法regplot...,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

9642 0

seaborn从入门到精通03-绘图功能实现04-回归拟合绘图Estimating regression fits

2561 0

数据可视化(18)-Seaborn系列 | 线性回归图regplot()

函数原型 seaborn.regplot(x, y, data=None,x\_estimator=None, x\_bins=None,x\_ci='ci', scatter...="y_var") """ 案例3：构建随机数据，并对数据Series，并指定x,y对应的变量名，绘制双变量的线性关系 """ sns.regplot(x=x, y=y, marker="+") plt.show...="y_var") """ 案例4：参考案例3，并设置ci=68:使用68%的置信区间，该区间对应于估计的标准误差 """ sns.regplot(x=x, y=y, ci=68) plt.show(...= sns.load_dataset("tips") """ 案例6：根据数据的实际情况，指定按x轴进行分组，只显示每一分组数据的均值和置信区间 """ sns.regplot(x="size",...="y_var") """ 案例7：将连续变量绘制成不连续的区域 """ sns.regplot(x=x, y=y, x_bins=4) plt.show() [wzk2kbl5pp.png] import

5.4K0 1

009.python科学计算库seaborn(中)

as sns sns.set() x = np.random.normal(size=100) # distplot：灵活绘制观测的单变量分布 sns.distplot(x, kde=False)...x = np.random.normal(size=100) # distplot：灵活绘制观测的单变量分布 # bins:分成20份 sns.distplot(x, bins=20, kde=False...()和lmplot()都可以绘制回归关系,推荐regplot() tips = sns.load_dataset("tips") tips.head() sns.regplot(x="total_bill...", y="tip", data=tips) plt.show() ---- import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns # regplot...sns.load_dataset("tips") tips.head() # x_jitter x轴抖动范围 sns.regplot(x="total_bill", y="tip", data=tips

5382 0

Python数据分析 | seaborn工具与数据可视化

palette=’ ’ 参数为预设的调色板。分别有 {deep, muted, bright, pastel, dark, colorblind} 等，你可以自行更改查看它们之间的不同。...Seaborn 中的 API 分为 Axes-level 和 Figure-level 两种：Axes-level 的函数可以实现与 Matplotlib 更灵活和紧密的结合，而 Figure-level...例如，上方 relplot 绘制的图也可以使用 lineplot 函数绘制，只要取消 relplot 中的 kind 参数即可。...中还存在大量已大些字母开始的类，例如 JointGrid，PairGrid 等。...除此之外，Seaborn 官方文档中还有关于样式控制和色彩自定义等一些辅助组件的介绍。对于这些 API 的应用没有太大的难点，重点需要勤于练习。

1.8K4 1

百川归海，四类图统揽统计图:Seaborn|可视化系列03

seaborn[1]没有直接枚举各种图的接口，而是抽象为了四种relplot、regplot、catplot及distplot，分别对应：数据关联、回归、分类变量和数据分布。...relplot(x,y,data)默认是画出两个变量x,y的散点图以体现data中x列和y列的数据关系。...(x='x',y='y',data=df,kind='line') 回归 regplot x和y之间的关系除了靠我们直观地看出来之外，我们需要有更量化的数据证据，统计数据少不了用统计的手段处理，回归曲线就是很好地表达数据关系的一种手段...reg表示的是Regression，regplot()绘图效果及主要参数如下： regplot()主要参数和relplot()挺类似，多了关于统计回归的个性化参数，且没有kind参数， •data、x...，让我们节约在绘图上的时间，更好地探索数据中的信息。

3.1K3 0

数据探索与分析中必不可少的Seaborn库

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。...安装 Seaborn 要安装最新版本的seaborn，您可以使用pip： pip install seaborn 也可以使用conda以下方法安装发布的版本： conda install seaborn...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) ?...对于seaborn个人绝对还有一个必须要写的东西就是回归 seaborn无需调用sklearn来处理回归问题 regplot()显示通过回归确定的线性关系 # 还是tips数据集 sns.regplot

9761 0

数据可视化干货：使用pandas和seaborn制作炫酷图表（附代码）

你可以从其基本组件中组装一个图表：数据显示(即绘图的类型：线、条、框、散点图、轮廓等)、图例、标题、刻度标记和其他注释。在pandas中，我们可能有多个数据列，并且带有行和列的标签。...x轴的刻度和范围可以通过xticks和xlim选项进行调整，相应地y轴使用yticks和ylim进行调整。表9-3是plot的全部选项列表。本节我会介绍这些选项中的一些，其余你可以自行探索。...rot 刻度标签的旋转(0到360) xticks 用于x轴刻度的值 yticks 用于y轴 xlim x轴范围(例如[0,10]) ylim y轴范围 grid 展示轴网格(默认是打开的) ▲表9...在绘制柱状图时，Series或DataFrame的索引将会被用作x轴刻度(bar)或y轴刻度(barh)(参考图9-15)： In [64]: fig, axes = plt.subplots(2, 1...▲图9-24 seaborn回归/散点图在探索性数据分析中，能够查看一组变量中的所有散点图是有帮助的; 这被称为成对图或散点图矩阵。

5.4K4 0

Python数据分析之Seaborn（回归分析绘图）

"regression"))) tips = sns.load_dataset("tips") # 导入tips数据集 tips.head() #查看数据集 regplot()绘制回归关系图 #采用...regplot绘制拟合的数据线 sns.regplot(x="total_bill", y="tip", data=tips) #x轴代表花的钱的数据，y轴对应给小费的数据 <matplotlib.axes...seaborn.lmplot(x, y, data, hue=None, col=None, row=None, palette=None, col_wrap=None, size=5, aspect=...#逻辑回归 logx : bool, optional #转化为log(x) #研究小费tips与总消费金额total_bill在吸烟与不吸烟人之间的关系 g = sns.lmplot(x="total_bill...at 0x22d8bce32e8> #继续在同一图中观察不同代的sp.Atk,Sp.Def线性关系 sns.lmplot(x="Sp.

1.9K4 1

数据科学篇| Seaborn库的使用（四）

1.2K1 0

Python Seaborn (4) 线性关系的可视化

在 Tukey 的精神中，Seaborn 的回归图主要是为了添加一个视觉指南，有助于在探索性数据分析期间强调数据集中的模式。也就是说，Seaborn 本身并不是统计分析的一揽子计划。...绘制线性回归模型的函数使用 Seaborn 中的两个主要功能可视化通过回归确定的线性关系。这些函数 regplot() 和 lmplot() 是密切相关的，并且共享了大部分的核心功能。...在最简单的调用中，两个函数绘制了两个变量 x 和 y 的散点图，然后拟合回归模型 y〜x 并绘制了该回归线的结果回归线和 95％置信区间： ? ?...备注：这里官方的例子实际上并不好，比较容易的理解方式是：上面的结果可以在 regplot() 函数中通过只传入 x 和 y 绘出：sns.regplot(x=tips["total_bill"], y...在其他背景下绘制回归另外一些 Seaborn 函数在更大，更复杂的绘制中使用 regplot()。第一个是在上一章分布介绍的 jointplot() 函数。

2.1K2 0

《利用Python进行数据分析·第2版》第9章绘图和可视化9.1 matplotlib API入门9.2 使用pandas和seaborn绘图9.3 其它的Python可视化工具9.4 总结

图9-8 用于演示xticks的简单线型图（带有标签）要改变x轴刻度，最简单的办法是使用set_xticks和set_xticklabels。...前者告诉matplotlib要将刻度放在数据范围中的哪些位置，默认情况下，这些位置也就是刻度标签。...图9-9 用于演示xticks的简单线型图 Y轴的修改方式与此类似，只需将上述代码中的x替换为y即可。轴的类有集合方法，可以批量设定绘图选项。...X轴的刻度和界限可以通过xticks和xlim选项进行调节，Y轴就用yticks和ylim。plot参数的完整列表请参见表9-3。我只会讲解其中几个，剩下的就留给读者自己去研究了。 ? ?...的regplot方法，它可以做一个散布图，并加上一条线性回归的线（见图9-24）： In [105]: sns.regplot('m1', 'unemp', data=trans_data) Out[105

7.4K9 0

Python-Seaborn 17个超好看图表绘制

Seaborn简介定义 Seaborn是一个基于matplotlib且数据结构与pandas统一的统计图制作库。Seaborn框架旨在以数据可视化为中心来挖掘与理解数据。...x,y=y,data=dataset,...) ''' barplot()括号里的是需要设置的具体参数，涉及到数据、颜色、坐标轴、以及具体图形的一些控制变量，基本的一些参数包括'x'、'y'、'data...回归图 regplot ''' seaborn.regplot(x, y, data=None, x_estimator=None, x_bins=None, x_ci='ci',...sns.regplot(x='用料数',y='评分',data=df,color='r',marker='+',ax=axes[0]) #ci参数设置为None可去除直线附近阴影(置信区间) sns.regplot...line_kws=None, size=None) ''' #lmplot()可以设置hue,进行多个类别的显示,而regplot()是不支持的 sns.lmplot(x='用料数',y='评分',

3.3K1 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

更改Regplot Seaborn中的x刻度

相关·内容

Python-seaborn 经济学人经典图表仿制

Python可视化 | Seaborn经济学人经典图表仿制

大数据应用导论 Chapter05 | 数据可视化

关系（一）利用python绘制散点图

Stata | 解决 graph 中 x 轴刻度重叠问题

Seaborn 可视化

seaborn从入门到精通03-绘图功能实现04-回归拟合绘图Estimating regression fits

☀️苏州程序大白一文从基础手把手教你Python数据可视化大佬☀️《❤️记得收藏❤️》

seaborn从入门到精通03-绘图功能实现04-回归拟合绘图Estimating regression fits

数据可视化(18)-Seaborn系列 | 线性回归图regplot()

009.python科学计算库seaborn(中)

Python数据分析 | seaborn工具与数据可视化

百川归海，四类图统揽统计图:Seaborn|可视化系列03

数据探索与分析中必不可少的Seaborn库

数据可视化干货：使用pandas和seaborn制作炫酷图表（附代码）

Python数据分析之Seaborn（回归分析绘图）

数据科学篇| Seaborn库的使用（四）

Python Seaborn (4) 线性关系的可视化

《利用Python进行数据分析·第2版》第9章绘图和可视化9.1 matplotlib API入门9.2 使用pandas和seaborn绘图9.3 其它的Python可视化工具9.4 总结

Python-Seaborn 17个超好看图表绘制

扫码

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

社区

活动

资源

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐