sns.set（font_scale=1.5）和 sns.set_context（{“figure.figsize”:(16，16）}）是什么意思

时间: 2024-03-28 21:40:29 浏览: 130
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实例16 判知图片的大小

这是关于 Python 数据可视化库 Seaborn 的设置。sns.set(font_scale=1.5) 是设置字体的大小比例因子，使得 Seaborn 中的字体更加易读。而 sns.set_context({"figure.figsize":(16,16)}) 是设置绘图的上下文环境，这里设置了绘图的大小为 16x16，即 16 英寸 x 16 英寸。这样可以使得绘图更加清晰，符合实际需求。
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data = sns.load_dataset(iris) 报错。加载不出来 import seaborn as sns data = sns.load_dataset(fights) 报错。也加载不出来 2 原因 发现我的seaborn-data里面是空的（没有那些库文件数据，就当然加载不出来） ...
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SNS.rar_SNS_sns site_sns网站

《SNS网站策划详解》 SNS，全称Social Networking Services，即社交网络服务，是互联网上一种允许用户创建个人资料、与他人建立...而《SNS.doc》这份文档可能就包含了这样的策划细节，是开发SNS网站的重要参考资料。

sns.set(font_scale=1.5) sns.set_context({"figure.figsize":(16,16)}) sns.heatmap(data=AL22,square=True,center=3,annot=True,linewidths=0.3,vmin=-0.52,vmax=1)##热力图

这是一段Python代码，使用了Seaborn库中的heatmap函数绘制热力图，数据为AL22，square参数指定热力图方形，center参数指定颜色映射的中心值，annot参数指定在每个方格...vmin和vmax参数指定颜色映射的最小值和最大值。

sns.set_style('white') sns.set_context("paper", font_scale=1.5) plt.figure(figsize=(16,5)) plt.plot(y_test[:720], label = "test") plt.plot(y_pred[:720], label = "Predictions") plt.tick_params(left=False, labelleft=True) #remove ticks plt.tight_layout() sns.despine(top=True) plt.subplots_adjust(left=0.07) plt.xlabel('Time Index') plt.ylabel('Energy Consumption') plt.legend(loc='upper right'); plt.savefig('Fig8.png', dpi=500)在这段代码中，y轴坐标的值是什么

在这段代码中，y轴坐标的值是 "Energy Consumption"，该标签是通过 plt.ylabel('...其他代码块则用于调整图表的样式和布局，使其更加易于阅读和解释。最后，该图表被保存为名为 "Fig8.png" 的文件，分辨率为 500 dpi。

import numpy as np import scipy.stats as ss import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns df=pd.read_excel("./tmp_apply.xlsx") sns.set_context(font_scale=20) plt.rcParams['font.family'] = 'FangSong' plv_tb=pd.pivot_table(df,values="sale",index=["FactoryName","JiJXH"],columns=["Xian"],aggfunc=np.mean) plt.figure(figsize=(200,10)) sns.heatmap(plv_tb,vmin=plv_tb.min().min(), vmax=plv_tb.max().max(),cmap=sns.color_palette("RdYlBu",n_colors=10),annot=True, fmt='g', annot_kws={"size": 20}) plt.show()设置热力图和色阶轴距离距离

sns.set_context(font_scale=20) plt.rcParams['font.family'] = 'FangSong' plv_tb=pd.pivot_table(df,values="sale",index=["FactoryName","JiJXH"],columns=["Xian"],aggfunc=np.mean) fig, ax = plt.subplots...

import numpy as np import scipy.stats as ss import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns df=pd.read_excel("./tmp_apply1.xlsx") sns.set_context(font_scale=10) plv_tb=pd.pivot_table(df,values="sale",index=["FactoryName","JiJXH"],columns=["Xian"],aggfunc=np.mean) plt.figure(figsize=(300,400)) sns.heatmap(plv_tb,vmin=0,cmap=sns.color_palette("RdYlB",n_colors=256)) plt.show()怎么使热力图取值sale最小值为红色，最大值为蓝色

sns.set_context(font_scale=10) plv_tb=pd.pivot_table(df,values="sale",index=["FactoryName","JiJXH"],columns=["Xian"],aggfunc=np.mean) plt.figure(figsize=(300,400)) sns.heatmap(plv_tb,vmin=plv_tb...

import numpy as np import scipy.stats as ss import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns df=pd.read_excel("./tmp_apply.xlsx") sns.set_context(font_scale=10) plv_tb=pd.pivot_table(df,values="sale",index=["FactoryName","JiJXH"],columns=["Xian"],aggfunc=np.mean) print(plv_tb) plt.figure(figsize=(200, 8)) sns.heatmap(plv_tb,vmin=0,vmax=4000,cmap=sns.color_palette("Blues",n_colors=200)) plt.show()怎么能使vmax最大值

sns.set_context(font_scale=10) plv_tb=pd.pivot_table(df,values="sale",index=["FactoryName","JiJXH"],columns=["Xian"],aggfunc=np.mean) print(plv_tb) vmax = plv_tb.values.max() plt.figure(figsize...

import numpy as np import scipy.stats as ss import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns df=pd.read_excel("./test.xlsx") sns.set_context(font_scale=30) plt.rcParams['font.family'] = 'FangSong' plt.figure(figsize=(100,1000)) min_val = df.loc[:, ["FactoryName", "JiJXH"]].values.min() max_val = df.loc[:, ["FactoryName", "JiJXH"]].values.max() sns.heatmap(df,vmin=min_val, vmax=max_val,cmap=sns.color_palette("RdYlBu",n_colors=10),annot=True, fmt='g', annot_kws={"size": 20}) plt.show()提示could not convert string to float，怎么修改

sns.set_context(font_scale=30) plt.rcParams['font.family'] = 'FangSong' plt.figure(figsize=(100,1000)) min_val = df_numeric.values.min() max_val = df_numeric.values.max() sns.heatmap(df_numeric, vmin=...

import numpy as np import scipy.stats as ss import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns df=pd.read_excel("./tmp_apply3.xlsx") sns.set_context(font_scale=30) plt.rcParams['font.family'] = 'FangSong' plv_tb=pd.pivot_table(df,values="sale",index=["FactoryName","JiJXH"],columns=["Xian"],aggfunc=np.mean) plt.figure(figsize=(100,1000)) min_val = plv_tb.loc[:, :, ["FactoryName", "JiJXH"]].values.min() max_val = plv_tb.loc[:, :, ["FactoryName", "JiJXH"]].values.max() sns.heatmap(plv_tb,vmin=min_val, vmax=max_val,cmap=sns.color_palette("RdYlBu",n_colors=10),annot=True, fmt='g', annot_kws={"size": 20}) plt.show()提示list index out of range，怎么修改

sns.set_context(font_scale=30) plt.rcParams['font.family'] = 'FangSong' plv_tb=pd.pivot_table(df,values="sale",index=["FactoryName","JiJXH"],columns=["Xian"],aggfunc=np.mean) plt.figure(figsize=(100...

import pandas as pd import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt # 读取数据 df = pd.read_excel("200马力及以上四轮驱动拖拉机.xlsx") # 按照 FactoryName 和 JiJXH 进行分组，计算售价最高值和最低值 grouped = df.groupby(["FactoryName","JiJXH"])['avg_sale'].agg(['min', 'max']).reset_index() grouped = grouped.rename(columns={'min': 'min_sale', 'max': 'max_sale'}) # 将售价最高值和最低值合并到原表中 df = pd.merge(df, grouped, on=["FactoryName","JiJXH"]) # 绘制热力图，并设置颜色取值范围 sns.set_context(font_scale=1.5) plt.figure(figsize=(12,30)) sns.heatmap(df.pivot_table(index=["FactoryName","JiJXH"], columns=["shi"], values="avg_sale"), cmap='YlGnBu', annot=True, fmt='.2f', cbar_kws={'label': '单台售价','shrink':0.8,'aspect':40}, vmin=grouped['min_sale'].min(), vmax=grouped['max_sale'].max()) plt.title('''200马力及以上四轮驱动拖拉机 各生产企业各型号在不同市单台平均售价''') plt.show()提示missing from current font

plt.rcParams['font.family'] = 'SimHei' # 指定使用宋体字体 在这个例子中，你可以尝试将上面的代码添加到你的脚本中，指定使用系统中已经安装的中文字体，例如宋体（SimHei）或微软雅黑（Microsoft YaHei）...

import pandas as pd import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.family'] = 'Fangsong' # 指定使用宋体字体 # 读取数据 df = pd.read_excel("200马力及以上四轮驱动拖拉机.xlsx") # 按照 FactoryName 和 JiJXH 进行分组，计算售价最高值和最低值 grouped = df.groupby(["FactoryName","JiJXH"])['avg_sale'].agg(['min', 'max']).reset_index() grouped = grouped.rename(columns={'min': 'min_sale', 'max': 'max_sale'}) # 将售价最高值和最低值合并到原表中 df = pd.merge(df, grouped, on=["FactoryName","JiJXH"]) # 绘制热力图，并设置颜色取值范围 sns.set_context(font_scale=1.5) plt.figure(figsize=(20,80)) sns.heatmap(df.pivot_table(index=["FactoryName","JiJXH"], columns=["shi"], values="avg_sale"), cmap='YlGnBu', annot=True, fmt='.2f', cbar_kws={'label': '单台售价','shrink':0.8,'aspect':40}, vmin=grouped['min_sale'].min(), vmax=grouped['max_sale'].max()) plt.xlabel(None) plt.ylabel(None) plt.title('''200马力及以上四轮驱动拖拉机 各生产企业各型号在不同市单台平均售价''', fontsize=20) plt.show()怎么设置分辨率

sns.set_context(font_scale=1.5) plt.figure(figsize=(20,80), dpi=300) sns.heatmap(df.pivot_table(index=["FactoryName","JiJXH"], columns=["shi"], values="avg_sale"), cmap='YlGnBu', annot=True, fmt='....

import pandas as pd import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.family'] = 'Fangsong' # 指定使用宋体字体 # 读取数据 df = pd.read_excel("200马力及以上四轮驱动拖拉机.xlsx") # 按照 FactoryName 和 JiJXH 进行分组，计算售价最高值和最低值 grouped = df.groupby(["FactoryName","JiJXH"])['avg_sale'].agg(['min', 'max']).reset_index() grouped = grouped.rename(columns={'min': 'min_sale', 'max': 'max_sale'}) # 将售价最高值和最低值合并到原表中 df = pd.merge(df, grouped, on=["FactoryName","JiJXH"]) # 绘制热力图，并设置颜色取值范围 sns.set_context(font_scale=1.5) plt.figure(figsize=(20,50), dpi=300) sns.heatmap(df.pivot_table(index=["FactoryName","JiJXH"], columns=["shi"], values="avg_sale"), cmap='YlGnBu', annot=True, fmt='.2f', cbar_kws={'label': '单台售价','shrink':0.8,'aspect':40}, vmin=grouped['min_sale'].min(), vmax=grouped['max_sale'].max()) plt.xlabel(None) plt.ylabel(None) plt.title('''200马力及以上四轮驱动拖拉机 各生产企业各型号在不同市单台平均售价''', fontsize=20) plt.show() 运行后怎么保存图片

要保存图片，可以在代码的最后添加以下代码： python plt.savefig('heatmap.png') 这将保存当前图形为名为 "heatmap.png" 的文件。你可以将文件名更改为你喜欢的任何名称，并选择适当的图像格式（例如 .png...

import pandas as pd import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.family'] = 'Fangsong' # 指定使用宋体字体 fig=plt.figure(figsize=(40,50), dpi=300) ax1=fig.add_subplot(131) ax2=fig.add_subplot(132) ax3=fig.add_subplot(133) # 读取数据 df = pd.read_excel("test_Fd.xlsx") # 按照 FactoryName 和 JiJXH 进行分组，计算售价最高值和最低值 grouped = df.groupby("FenDMC")['avg_sale'].agg(['min', 'max']).reset_index() grouped = grouped.rename(columns={'min': 'min_sale', 'max': 'max_sale'}) # 将售价最高值和最低值合并到原表中 df = pd.merge(df, grouped, on=["FenDMC"]) # 绘制热力图，并设置颜色取值范围 sns.set_context(font_scale=1.5) sns.heatmap(df.pivot_table(index=["FactoryName","JiJXH"], columns=["shi"], values="avg_sale"), cmap='YlGnBu', annot=True, fmt='.2f', cbar_kws={'label': '单台售价','shrink':0.8,'aspect':40}, vmin=grouped['min_sale'].min(), vmax=grouped['max_sale'].max()) plt.xlabel(None) plt.ylabel(None) plt.title('''200马力及以上四轮驱动拖拉机 各生产企业各型号在不同市单台平均售价''', fontsize=20) # 调整边距，使图像居中 plt.tight_layout() # 保存图像 plt.savefig('heatmap.png') plt.show()如何把不同FenDMC，按照FactoryName,jiJXH按照avg_sale绘制到不同子图

fig, axes = plt.subplots(nrows=3, ncols=3, figsize=(30, 25), dpi=300) # 创建 9 个子图 # 读取数据 df = pd.read_excel("test_Fd.xlsx") # 按照 FenDMC 进行分组 groups = df.groupby("FenDMC") # 遍历每个...

import pandas as pd import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.family'] = 'Fangsong' # 指定使用宋体字体 # 读取数据 df = pd.read_excel("200马力及以上四轮驱动拖拉机.xlsx") # 按照 FactoryName 和 JiJXH 进行分组，计算售价最高值和最低值 grouped = df.groupby(["FactoryName","JiJXH"])['avg_sale'].agg(['min', 'max']).reset_index() grouped = grouped.rename(columns={'min': 'min_sale', 'max': 'max_sale'}) # 将售价最高值和最低值合并到原表中 df = pd.merge(df, grouped, on=["FactoryName","JiJXH"]) # 绘制热力图，并设置颜色取值范围 sns.set_context(font_scale=1.5) plt.figure(figsize=(12,40), dpi=300) sns.heatmap(df.pivot_table(index=["FactoryName","JiJXH"], columns=["shi"], values="avg_sale"), cmap='YlGnBu', annot=True, fmt='.2f', cbar_kws={'label': '单台售价','shrink':0.8,'aspect':40}, vmin=grouped['min_sale'].min(), vmax=grouped['max_sale'].max()) plt.xlabel(None) plt.ylabel(None) plt.title('''200马力及以上四轮驱动拖拉机 各生产企业各型号在不同市单台平均售价''', fontsize=20) # 保存图像 plt.savefig('heatmap.png') plt.show() 保存图片怎么可以是在正中间，且上下位置适中

sns.set_context(font_scale=1.5) plt.figure(figsize=(12,40), dpi=300) sns.heatmap(df.pivot_table(index=["FactoryName","JiJXH"], columns=["shi"], values="avg_sale"), cmap='YlGnBu', annot=True, fmt='....

第2关：文本可视化 请仔细阅读右侧代码，结合相关知识，在 Begin-End 区域内进行代码补充，在右侧编辑器补充代码，对上图代码进行修改添加 mask 参数，使得绘制图形形状为房子形状。 具体绘图请按照以下要求可视化： 数据文件路径为 Task2/listings.csv； 图形的 figsize 为 (10, 10)； 保存文件为 Task2/img/T1.png； 为了使每次的图形一致，设置 random_state 为 2019。

sns.set_context("notebook", font_scale=1.5, rc={"lines.linewidth": 2.5}) # 开始绘图 plt.figure(figsize=(10, 10)) sns.scatterplot(x='longitude', y='latitude', data=df, hue='price', alpha=0.8, mask=...
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MATLAB新功能：Multi-frame ViewRGB制作彩色图阴影

资源摘要信息:"MULTI_FRAME_VIEWRGB 函数是用于MATLAB开发环境下创建多帧彩色图像阴影的一个实用工具。该函数是MULTI_FRAME_VIEW函数的扩展版本，主要用于处理彩色和灰度图像，并且能够为多种帧创建图形阴影效果。它适用于生成2D图像数据的体视效果，以便于对数据进行更加直观的分析和展示。MULTI_FRAME_VIEWRGB 能够处理的灰度图像会被下采样为8位整数，以确保在处理过程中的高效性。考虑到灰度图像处理的特异性，对于灰度图像建议直接使用MULTI_FRAME_VIEW函数。MULTI_FRAME_VIEWRGB 函数的参数包括文件名、白色边框大小、黑色边框大小以及边框数等，这些参数可以根据用户的需求进行调整，以获得最佳的视觉效果。" 知识点详细说明： 1. MATLAB开发环境：MULTI_FRAME_VIEWRGB 函数是为MATLAB编写的，MATLAB是一种高性能的数值计算环境和第四代编程语言，广泛用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算等场合。在进行复杂的图像处理时，MATLAB提供了丰富的库函数和工具箱，能够帮助开发者高效地实现各种图像处理任务。 2. 图形阴影（Shadowing）：在图像处理和计算机图形学中，阴影的添加可以使图像或图形更加具有立体感和真实感。特别是在多帧视图中，阴影的使用能够让用户更清晰地区分不同的数据层，帮助理解图像数据中的层次结构。 3. 多帧（Multi-frame）：多帧图像处理是指对一系列连续的图像帧进行处理，以实现动态视觉效果或分析图像序列中的动态变化。在诸如视频、连续医学成像或动态模拟等场景中，多帧处理尤为重要。 4. RGB 图像处理：RGB代表红绿蓝三种颜色的光，RGB图像是一种常用的颜色模型，用于显示颜色信息。RGB图像由三个颜色通道组成，每个通道包含不同颜色强度的信息。在MULTI_FRAME_VIEWRGB函数中，可以处理彩色图像，并生成彩色图阴影，增强图像的视觉效果。 5. 参数调整：在MULTI_FRAME_VIEWRGB函数中，用户可以根据需要对参数进行调整，比如白色边框大小（we）、黑色边框大小（be）和边框数（ne）。这些参数影响着生成的图形阴影的外观，允许用户根据具体的应用场景和视觉需求，调整阴影的样式和强度。 6. 下采样（Downsampling）：在处理图像时，有时会进行下采样操作，以减少图像的分辨率和数据量。在MULTI_FRAME_VIEWRGB函数中，灰度图像被下采样为8位整数，这主要是为了减少处理的复杂性和加快处理速度，同时保留图像的关键信息。 7. 文件名结构数组：MULTI_FRAME_VIEWRGB 函数使用文件名的结构数组作为输入参数之一。这要求用户提前准备好包含所有图像文件路径的结构数组，以便函数能够逐个处理每个图像文件。 8. MATLAB函数使用：MULTI_FRAME_VIEWRGB函数的使用要求用户具备MATLAB编程基础，能够理解函数的参数和输入输出格式，并能够根据函数提供的用法说明进行实际调用。 9. 压缩包文件名列表：在提供的资源信息中，有两个压缩包文件名称列表，分别是"multi_frame_viewRGB.zip"和"multi_fram_viewRGB.zip"。这里可能存在一个打字错误："multi_fram_viewRGB.zip" 应该是 "multi_frame_viewRGB.zip"。需要正确提取压缩包中的文件，并且解压缩后正确使用文件名结构数组来调用MULTI_FRAME_VIEWRGB函数。
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