scatter_kws

时间: 2023-08-10 21:07:01 浏览: 281
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scatter_kws 是 sns.lmplot 函数中的一个参数，用于定制散点图的样式和属性。它是一个字典类型的变量，可以包含多个键值对，每个键值对对应一个散点图的属性设置，比如颜色、大小、形状等。常用的散点图属性包括： - s：散点的大小。 - c：散点的颜色。 - marker：散点的形状。 - alpha：散点的透明度。 我们可以通过设置 scatter_kws 参数来修改这些属性，以便更好地展示数据的特征和趋势。例如，可以设置 scatter_kws={'s': 50, 'alpha': 0.5, 'marker': 'o', 'color': 'blue'} 来设置散点的大小为 50，透明度为 0.5，形状为圆形，颜色为蓝色。
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Matlab MMAP工具包中非附带的scatter程序

sns.regplot(x=col, y='target', data=data_train, ax=ax, scatter_kws={'marker': '.', 's': 3, 'alpha': 0.3}, line_kws={'color': 'k'})

其中，x 表示要绘制的横坐标列的名称，y 表示要绘制的纵坐标列的名称，data_train 是要绘制的数据集，ax 表示要绘制的子图对象，scatter_kws 是散点图的参数设置，line_kws 是回归线的参数设置。具体的参数含义可以...

scatter_kws={'marker':'.','s':3,'alpha':0.3}是什么意思

scatter_kws={'marker':'.','s':3,'alpha':0.3} 是一个参数字典，用于设置散点图的样式。其中，marker表示散点的形状，'.'表示圆点；s表示散点的大小，3表示大小为3；alpha表示散点的透明度，0.3表示透明度为0.3。

import warnings warnings.filterwarnings("ignore") %matplotlib inline sns.distplot(train_data['V0'],fit=stats.norm) ax=plt.subplot(1,2,2) res = stats.probplot(train_data['V0'], plot=plt) ax=plt.subplot(train_rows,train_cols,i) sns.distplot(train_data[col],fit=stats.norm) res = stats.probplot(train_data[col], plot=plt) ax = sns.kdeplot(train_data['V0'], color="Red", shade=True) ax = sns.kdeplot(test_data['V0'], color="Blue", shade=True) ax = ax.legend(["train","test"]) sns.regplot(x='V0', y='target', data=train_data, ax=ax, scatter_kws={'marker': '.', 's':3, 'alpha':0.3}, line_kws={'color': 'k'} ); sns.distplot(train_data['V0'].dropna()) ax = sns.kdeplot(train_data[col], color="Red", shade=True) sns.regplot(x=col, y='target', data=train_data, ax=ax, scatter_kws={'marker':'.','s':3,'alpha':0.3}, line_kws={'color':'k'}); data_train1 = train_data.drop(['V5','V9','V11','V17','V22','V28'],axis=1) train_corr = data_train1.corr() train_corr 解释每一行代码的意思

12. sns.regplot(x='V0', y='target', data=train_data, ax=ax, scatter_kws={'marker': '.', 's':3, 'alpha':0.3}, line_kws={'color': 'k'})：使用seaborn库绘制训练数据集中'V0'这一列与'target'列之间的回归...

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns plt.style.use('fivethirtyeight')#样式美化 import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.metrics import classification_reportdata=pd.read_csv('ex2data.txt',names=['exam1','exam2','admitted']) data.head()data.describe()sns.set(context='notebook',style='darkgrid',palette=sns.color_palette("RdBu",2)) sns.lmplot('exam1','exam2',hue='admitted',data=data, size=6, fit_reg=False, scatter_kws={"s":50}) plt.show()NameError Traceback (most recent call last) Cell In[16], line 2 1 sns.set(context='notebook',style='darkgrid',palette=sns.color_palette("RdBu",2)) ----> 2 sns.lmplot('exam1','exam2',hue='admitted',datb=datb, 3 size=6, 4 fit_reg=False, 5 scatter_kws={"s":50}) 6 plt.show() --------------------------------------------------------------------------- TypeError Traceback (most recent call last) Cell In[17], line 2 1 sns.set(context='notebook',style='darkgrid',palette=sns.color_palette("RdBu",2)) ----> 2 sns.lmplot('exam1','exam2',hue='admitted',data=data, 3 size=6, 4 fit_reg=False, 5 scatter_kws={"s":50}) 6 plt.show() TypeError: lmplot() got multiple values for argument 'data'怎么修改

在代码中，第17行中的参数 'datb' 应该是 'data'，所以需要将其修改为 'data'。 修改后的代码如下： python import pandas as pd import numpy as np ... scatter_kws={"s":50}) plt.show()

import seaborn as sns import os # additional packages import sys sys.path.append(os.path.join('..', '..', 'Utilities')) try: # Import formatting commands if directory "Utilities" is available from ISP_mystyle import showData except ImportError: # Ensure correct performance otherwise def showData(*options): plt.show() return # additional packages import sys sys.path.append(os.path.join('..', '..', 'Utilities')) import ISP_mystyle sns.set(style="ticks") if __name__ == '__main__': # Load the example dataset for Anscombe's quartet df = sns.load_dataset("anscombe") # Show the results of a linear regression within each dataset sns.lmplot(x="x", y="y", col="dataset", hue="dataset", data=df, col_wrap=2, ci=None, palette="muted", size=4, scatter_kws={"s": 50, "alpha": 1}) outFile = 'Anscombes_quartet.png' showData(outFile)代码报错原因

该代码的报错原因可能是缺少了必要的模块或者文件。具体来说，代码中使用了自定义的模块 "ISP_mystyle"，但是在当前环境中找不到该模块，因此导致了 ImportError。此外，代码中还使用了 plt.show() 函数，但是在代码...

import seaborn as sns import os import matplotlib.pyplot as plt # additional packages import sys sys.path.append(os.path.join('..', '..', 'Utilities')) try: # Import formatting commands if directory "Utilities" is available from ISP_mystyle import showData except ImportError: # Ensure correct performance otherwise def showData(*options): plt.show() return # additional packages import sys sys.path.append(os.path.join('..', '..', 'Utilities')) import ISP_mystyle sns.set(style="ticks") if __name__ == '__main__': # Load the example dataset for Anscombe's quartet df = sns.load_dataset("anscombe") # Show the results of a linear regression within each dataset sns.lmplot(x="x", y="y", col="dataset", hue="dataset", data=df, col_wrap=2, ci=None, palette="muted", size=4, scatter_kws={"s": 50, "alpha": 1}) outFile = 'Anscombes_quartet.png' showData(outFile)代码解释

这段代码使用了 Seaborn 库来绘制 Anscombe's quartet 数据集中的四个子集的线性回归结果。具体来说，代码使用了 lmplot 函数来绘制每个子集的散点图和回归线，并使用 col 和 col_wrap 参数将图像排列成两列。...

# 调整参数C，看看会有什么不同？ svc = SVC(kernel='linear',C=0.001) svc.fit(X=x,y=label) #根据拟合结果，找出超平面 w = svc.coef_[0] a = -w[0]/w[1] xx = np.linspace(5,30) yy = a * xx - (svc.intercept_[0])/w[1] #根据超平面，找到超平面的两条边界线 b = svc.support_vectors_[0] yy_down = a * xx + (b[1]-a*b[0]) b = svc.support_vectors_[-1] yy_up = a * xx + (b[1]-a*b[0]) #绘制超平面和边界线 #(1)绘制样本点的散点图 sns.lmplot(data=data,x='Sugar',y='Butter',hue='CakeType',palette='Set1',fit_reg=False,scatter_kws={'s':150}) #（2）向散点图添加超平面 from matplotlib import pyplot as plt plt.plot(xx,yy,linewidth=4,color='black') #（3）向散点图添加边界线 plt.plot(xx,yy_down,linewidth=2,color='blue',linestyle='--') plt.plot(xx,yy_up,linewidth=2,color='blue',linestyle='--')

参数C是SVM中的正则化参数，它控制着对误分类点的惩罚程度。当C较小时，容错率较高，模型会尽可能地将数据划分正确，但是可能会出现过拟合的情况；当C较大时，容错率较低，模型会更加关注分类的准确性，但是可能会...

yolov5中sn.pairplot(x, corner=True, diag_kind='auto', kind='hist', diag_kws=dict(bins=50), plot_kws=dict(pmax=0.8))

- kind：{'scatter', 'reg'}，表示非对角线上要绘制的图形类型，默认为'hist'，即直方图。 - diag_kws：字典类型，表示对角线上图形的参数设置，比如直方图的bin个数等。 - plot_kws：字典类型，表示非对角线上图形...

jupyter上数据为wine_df import seaborn as sns # 数据可视化，散点图 #x轴设置为alcohol，y轴设置为color_intensity，按照不同的target赋予不同的点型和颜色 # # 请在这里输入代码 1

scatter_kws={'s': 50}, palette=sns.color_palette()) # 使用不同的点型和颜色表示不同的target # 显示图形 plt.show() 在这个例子中，我们设置了alcohol作为X轴，color_intensity作为Y轴，并通过hue...
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