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

X轴类别上的Seaborn - center bins

是一个关于数据可视化的概念。Seaborn是一个基于Python的数据可视化库,它建立在Matplotlib之上,提供了更高级的绘图接口和更美观的默认样式。

在Seaborn中,center bins是指在绘制直方图时,将数据分成多个区间(bin),并将每个区间的值显示在X轴上的中心位置。这样做的目的是更好地展示数据的分布情况。

通过使用center bins,可以避免数据在某个区间的边界上出现的偏差,从而更准确地反映数据的分布情况。这对于数据分析和决策非常重要。

Seaborn提供了多种绘制直方图的函数,例如seaborn.histplot()seaborn.displot()。在这些函数中,可以通过设置参数binwidthbins来控制区间的宽度或数量。当设置center=True时,Seaborn会自动将区间的值显示在X轴上的中心位置。

以下是一个示例代码,展示了如何使用Seaborn绘制具有center bins的直方图:

代码语言:txt
复制
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成示例数据
data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

# 绘制直方图
sns.histplot(data, bins=5, center=True)

# 显示图形
plt.show()

推荐的腾讯云相关产品:腾讯云数据智能(https://cloud.tencent.com/product/tcdataintelligence)提供了丰富的数据分析和可视化工具,可用于处理和分析大规模数据,并通过可视化方式展示分析结果。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

  • matplotlib入门

    、3D线框图等 seaborn简介 Seaborn是一种开源数据可视化工具,它在Matplotlib基础上进行了更高级API封装,因此可以进行更复杂图形设计和输出。...3)后端层 Matplotlib结构最底层,它定义了三个基本类,首先是FigureCanvas(图层画布),它提供了绘图所需画布,其次是Renderer(绘图操作),它提供了在画布上进行绘图各种方法...,最后是Event(事件处理),它提供了用来处理鼠标和键盘事件方法。...;‘right’:柱子中心位于bins右边缘; orientation:{‘horizontal’, ‘vertical’}:如果取值为horizontal,则条形图将以y为基线,水平排列;简单理解为类似...如果取值为True,则坐标刻度为对数刻度;如果log为True且x是一维数组,则计数为0取值将被剔除,仅返回非空(frequency, bins, patches); color:具体颜色,数组

    4.2K20

    (数据科学学习手札62)详解seabornkdeplot、rugplot、distplot与jointplot

    一、简介   seaborn是Python中基于matplotlib具有更多可视化功能和更优美绘图风格绘图模块,当我们想要探索单个或一对数据分布上特征时,可以使用到seaborn中内置若干函数对数据分布进行多种多样可视化...x-y位置   kernel:字符型输入,用于控制核密度估计方法,默认为'gau',即高斯核,特别地在2维变量情况下仅支持高斯核方法   legend:bool型变量,用于控制是否在图像上添加图例...,其主要参数如下:   a:一维数组,传入观测值向量   height:设置每个观测点对应小短条高度,默认为0.05   axis:字符型变量,观测值对应小短条所在,默认为'x',即x   使用默认参数进行绘制...:bool型,控制是否颠倒x-y,默认为False,即不颠倒   norm_hist:bool型变量,用于控制直方图高度代表意义,为True直方图高度表示对应密度,为False时代表是对应直方区间内记录值个数...,默认为5   space:int型,用于控制联合图与边缘图空白大小   xlim,ylim:设置x与y显示范围   joint_kws,marginal_kws,annot_kws:传入参数字典来分别精细化控制每个组件

    3.1K50

    详解seaborn可视化中kdeplot、rugplot、distplot与jointplot

    ,双变量作为第2个输入变量 shade:bool型变量,用于控制是否对核密度估计曲线下面积进行色彩填充,True代表填充 vertical:bool型变量,在单变量输入时有效,用于控制是否颠倒x-y位置...seaborn自带鸢尾花数据集,格式为数据框 iris = sns.load_dataset('iris') #分离出setosa花对应属性值 setosa = iris.loc[iris.species...height:设置每个观测点对应小短条高度,默认为0.05 axis:字符型变量,观测值对应小短条所在,默认为'x',即x 使用默认参数进行绘制: ax = sns.rugplot(iris.petal_length...fit部分拟合出曲线之外所有对象色彩 vertical:bool型,控制是否颠倒x-y,默认为False,即不颠倒 norm_hist:bool型变量,用于控制直方图高度代表意义,为True直方图高度表示对应密度...ratio:int型,调节联合图与边缘图相对比例,越大则边缘图越矮,默认为5 space:int型,用于控制联合图与边缘图空白大小 xlim,ylim:设置x与y显示范围 joint_kws,

    4.7K32

    小白也能看懂seaborn入门示例

    Seaborn其实是在matplotlib基础上进行了更高级API封装,从而使得作图更加容易,在大多数情况下使用seaborn就能做出很具有吸引力图,应该把Seaborn视为matplotlib补充...seaborn一共有5个大类21种图,分别是: Relational plots 关系图表 relplot() 关系图表接口,其实是下面两种图集成,通过指定kind参数可以画出下面的两种图 scatterplot...=True) bins = np.linspace(0, 60, 13) g.map(plt.hist, "total_bill", color="steelblue", bins=bins) ?...在seaborn中,最简单实现方式是使用jointplot()函数,它会生成多个面板,不仅展示了两个变量之间关系,也在两个坐标上分别展示了每个变量分布。..._2$") # kind:scatter,reg,resid,kde,hex变量可视化种类,space与边缘之间空间 g = sns.jointplot(x1, x2, kind="kde", height

    4.6K20

    Matplotlib数据分布型图表(1)

    相关语法为 plt.hist(x,bins=None,range=None,density=None,log=False,**kwargs) x:需要统计数组 bins:分组数。...就是传入数组需要划分为几部分。 range:x范围。 density:是否设置y为密度(默认为每一组中数据个数)。 log:是否设置y为对数格式,默认为False。...个分组,线框颜色为黑色,与ax5共享x,设置x刻度为空 ax1 = fig.add_subplot(321, sharex = ax5) ax1.hist(x, bins = 20, edgecolor...(wspace = 0.20, hspace = 0.08) plt.show() ---- 2 核密度估计图 核密度估计图用于显示数据在x连续数据分布状况,它是统计直方图变种,使用平滑曲线绘制数据水平...虽然在以上统计直方图中绘制了密度图,这里介绍另外一种绘制方法——利用seaborndistplot函数。

    1.7K30

    数据可视化基础与应用-03-matplotlib库从入门到精通01-05

    : x:需要绘制line中点x取值 y:需要绘制line中点在y取值 yerr:指定y水平误差 xerr:指定x水平误差 fmt:指定折线图中某个点颜色,形状,...其基是matplotlib.patches.Patch,它构造函数: class matplotlib.patches.Wedge(center, r, theta1, theta2, width=...Axes表示图形中一个(子)图。它包含绘制数据、刻度、标签、标题、图例等。它方法是操纵情节主要界面。...通常你可以独立配置y左边刻度以及右边刻度,也可以独立地配置x上边刻度以及下边刻度。...刻度、网格线和标签抽象基。刻度标记位置。它们包含两行作为标记和两个标签;底部和顶部位置各一个’ . xaxis ‘)或用于左右位置(如果是’ . yaxis ')。

    78710

    五分钟入门数据可视化

    在 Matplotlib 中,我们可以直接使用 plt.plot() 函数,当然需要提前把数据按照 x 大小进行排序,要不画出来折线图就无法按照 x 递增顺序展示。...seaborn 如果要修改X和Y参数需要这样写代码 df中参数名字和lineplot中参数一一对应,同时lineplot中year就是x名字,money就是y名字 df = pd.DataFrame...在 Matplotlib 中,我们使用 plt.hist(x, bins=10) 函数,其中参数 x 是一维数组,bins 代表直方图中箱子数量,默认是 10。...在 Seaborn 中,我们使用 sns.distplot(x, bins=10, kde=True) 函数。...在 Matplotlib 中,我们使用 plt.bar(x, height) 函数,其中参数 x 代表 x 位置序列,height 是 y 数值序列,也就是柱子高度。

    2.7K30

    用Python演绎5种常见可视化视图

    在Matplotlib中,我们可以直接使用plt.plot()函数,当然需要提前把数据按照X大小进行排序,要不画出来折线图就无法按照X递增顺序展示。...你可以看出这两个图示结果是完全一样,只是在seaborn中标记了x和y含义。 ? ?...在Matplotlib中,我们使用plt.hist(x, bins=10)函数,其中参数x是一维数组,bins代表直方图中箱子数量,默认是10。...在Seaborn中,我们使用sns.distplot(x, bins=10, kde=True)函数。...其中参数x是一维数组,bins代表直方图中箱子数量,kde代表显示核密度估计,默认是True,我们也可以把kde设置为False,不进行显示。核密度估计是通过核函数帮我们来估计概率密度方法。

    1.9K10

    数据可视化(6)-Seaborn系列 | 直方图distplot()

    直方图 seaborn.distplot() 直方图,质量估计图,核密度估计图 该API可以绘制分别直方图和核密度估计图,也可以绘制直方图和核密度估计图合成图 通过设置默认情况下,是绘制合成图,设置情况图下...,如果设置name属性,则该名称将用于标记数据; 以下是可选参数: bins: matplotlib hist()参数 或者 None 作用:指定直方图规格,若为None,则使用Freedman-Diaconis...字典 底层绘图函数关键字参数 color:matplotlib color 该颜色可以绘制除了拟合曲线之外所有内容 vertical:bool 如果为True,则观察值在y上,即水平横向显示...numpy as np sns.set() #构建数据 np.random.seed(0) x = np.random.randn(100) # 使用pandas来设置x 标签 和y 标签 x =...(即在垂直上绘制分布) """ sns.distplot(x, vertical=True) plt.show() [u6zz1cj1au.png] import seaborn as sns import

    15K01

    Python 数据可视化,常用看这一篇就够了

    在 Matplotlib 中,我们可以直接使用 plt.plot() 函数,当然需要提前把数据按照 x 大小进行排序,要不画出来折线图就无法按照 x 递增顺序展示。...在 Matplotlib 中,我们使用 plt.hist(x, bins=10) 函数,其中参数 x 是一维数组,bins 代表直方图中箱子数量,默认是 10。...在 Seaborn 中,我们使用 sns.distplot(x, bins=10, kde=True) 函数。...其中参数 x 是一维数组,bins 代表直方图中箱子数量,kde 代表显示核密度估计,默认是 True,我们也可以把 kde 设置为 False,不进行显示。...在 Matplotlib 中,我们使用 plt.bar(x, height) 函数,其中参数 x 代表 x 位置序列,height 是 y 数值序列,也就是柱子高度。

    1.9K10

    百川归海,四图统揽统计图:Seaborn|可视化系列03

    本文内容框架 Seaborn简介 Matplotlib虽然提供了丰富而强大接口用于数据可视化,但在展现多数据关系时,需要较多数据处理过程,语句就变得繁琐,因此seaborn针对这类需求,基于matplotlib...relplot参数如下: •data、x、y:分别是数据集、x对应值(data里某一列列名)、y对应值;•hue:色调,对数据一种分类,通过颜色进行区分;如何指定颜色映射规则呢?...、y:分别对应数据集、x对应值、y对应值;•x_estimator:是否显示x估计量;•ci:回归置信区间范围,在 0~100之间;•x_ci:可选"ci"或"sd";•order:如果大于1,...数据分布情况seaborn绘制接口是sns.distplot(a,bins),其主要参数和示例效果如下: distplot()参数: •a:一个一维数组,没有data参数了,需要写df['a']传入一个...catplot参数: •data、x、y:分别对应数据集、x对应值、y对应值,x会默认是一个分类变量,不是连续数值;•hue:色调,将数据列映射到颜色;•orient:水平方向还是垂直方向上分类

    3.1K30

    数据可视化基础与应用-07-数据可视化第二版各种类型图表绘制优化版

    x坐标,数据类型为int或float类型,刻度自适应调整;也可传dataframeobject,x上等间距排列; height:表示柱状图高度,也就是y坐标值,数据类型为int或float类型;...width:表示柱状图宽度,取值在0~1之间,默认为0.8; bottom:柱状图起始位置,也就是y起始坐标; align:柱状图中心位置,默认"center"居中,可设置为"lege...shadow阴影 startangle从x逆时针旋转,饼旋转角度 pctdistance, default: 0.6每个饼片中心与由autopct生成文本开头之间距离与半径比率,大于1的话会显示在圆外...labeldistance, default: 1.1饼状图标签绘制时径向距离(我认为这个也与8似是个比率)。...sns.histplot(x=df.var1, stat="density", bins=20) # 画变量2频率分布直方图 n_bins = 20 # 获得变量2分组 heights, bins

    34910

    Matplotlib 可视化最有价值 14 个图表(附完整 Python 源代码)

    本文来源 | 公众号 Python数据之道 翻译 | Lemon 作者 | Machine Learning Plus 本文总结了 Matplotlib 以及 Seaborn最多 50 个图形,...这些图表列表允许您使用 python matplotlib 和 seaborn 库选择要显示可视化对象。 介绍 这些图表根据可视化目标的7个不同情景进行分组。...='right' if x < 0 else 'left', verticalalignment='<em>center</em>', fontdict={'color':'red' if...此图使用“谋杀”和“攻击”列作为X和Y。 或者,您可以将第一个到主要组件用作X和Y。...图14 以上 14 种可视化图表都可以通过 Python 来实现,甚至还可以完成更多类型,包含 Matplotlib、Seaborn、Plotnine、Plotly 等。

    1.1K20
    领券