seaborn画图怎么显示出来

来？

要在代码中显示Seaborn绘制的图形，你需要在Jupyter Notebook或IPython Shell中添加以下代码：`%matplotlib inline`。这条代码会将所有的图形嵌入到Notebook或Shell中，而不是打开新的窗口显示。在Python脚本中，你需要在绘制图形前调用`plt.show()`函数来显示图形。如果还是无法显示，可能是缺失相关的依赖包，你需要先安装依赖包，例如：`pip install seaborn`。

相关问题

seaborn画图啊

非常抱歉，我之前的回答中没有包含使用Seaborn库进行可视化的代码。下面是一个使用Seaborn库绘制训练集和测试集中特征 "KDA" 的分布差异的示例代码：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

def plot_feature_distribution(train_data, test_data, feature_idx):
    train_feature = train_data[:, feature_idx]
    test_feature = test_data[:, feature_idx]
    
    # 创建两个子图，分别绘制训练集和测试集上的特征分布
    fig, axes = plt.subplots(1, 2, figsize=(10, 5))
    
    sns.histplot(train_feature, ax=axes[0], kde=True, color='blue', label='Train')
    sns.histplot(test_feature, ax=axes[1], kde=True, color='red', label='Test')
    
    axes[0].set_title('Train Feature Distribution')
    axes[1].set_title('Test Feature Distribution')
    axes[0].legend()
    axes[1].legend()
    
    plt.show()

# 使用示例
train_data = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
test_data = np.array([[10, 11, 12], [13, 14, 15]])
feature_idx = 2
plot_feature_distribution(train_data, test_data, feature_idx)

在这个示例代码中，我们定义了一个函数 `plot_feature_distribution`，用于绘制训练集和测试集中特定特征的分布。函数的参数包括训练集数据、测试集数据和要比较的特征索引。函数内部使用Seaborn库的 `histplot` 函数分别在两个子图上绘制训练集和测试集上的特征分布，并添加标题和图例。

通过调用 `plot_feature_distribution` 函数，你可以得到一个包含两个子图的图形，分别显示训练集和测试集上特定特征的分布情况。

希望这个示例代码能够满足你的需求。如果还有任何问题，请随时提问。

seaborn 画图y轴百分比

要使用Seaborn来绘制y轴百分比，您可以按照以下步骤进行操作：

1. 导入必要的库：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

2. 设置Seaborn主题风格：

sns.set(style="whitegrid")

3. 加载数据：

# 假设您有一个名为data的DataFrame，包含要绘制的数据
data = ...

4. 绘制图形：

# 使用sns.barplot等绘图函数绘制图形，设置y轴为百分比
sns.barplot(x='x_column', y='y_column', data=data)
plt.ylabel('y_label')
plt.ylim(0, 1)  # 设置y轴范围为0到1
plt.gca().set_yticklabels(['{:.0f}%'.format(x*100) for x in plt.gca().get_yticks()])  # 格式化y轴标签为百分比形式

# 显示图形
plt.show()

请记住替换'x_column'，'y_column'和'y_label'为您实际的列名和标签名。这段代码将使用Seaborn绘制带有y轴百分比的条形图。