seaborn.stripplot(data=None, *, x=None, y=None, hue=None, order=None, hue_order=None, jitter=True, dodge=False, orient=None, color=None, palette=None, size=5, edgecolor='gray', linewidth=0, hue_norm=None, native_scale=False, formatter=None, legend='auto', ax=None, **kwargs) 中参数的含义
时间: 2023-05-24 15:01:18 浏览: 84
这是一个 Python 的 seaborn 库中的函数,用于绘制带有分散的分类散点图。参数含义如下:
- data: 数据框
- x、y:x 轴和 y 轴的数据变量名称
- hue:分类变量名称, 用于对数据进行分组并创建不同的颜色标签
- order、hue_order:控制 x 轴 / hue 中类别的顺序
- jitter:是否让每个点稍稍摆动以避免叠加
- dodge:是否让每个点错开以避免重叠
- orient:垂直/水平方向绘图
- color、palette:颜色控制
- size:点大小
- edgecolor、linewidth:点边界颜色和宽度
- hue_norm:规范化每个 hue 级别的最小值和最大值
- native_scale:是否在水平方向缩放时同时改变调色板
- formatter:用于修饰 x、y 轴标签的函数
- legend:是否显示图例
- ax:子图轴对象
- **kwargs:其他关键字参数
相关问题
读入数据然后显示: import pandas as pd axp=pd.read_csv(r"D:\data\AXP.csv",index_col=0) axp.head(6) import seaborn as sns sns.set_style('darkgrid') #sns.stripplot(data=axp,x='name',y='price',jitter=True,alpha=0.5) sns.stripplot(data=axp,x='Open',y='High',jitter=True,alpha=0.5) sns.boxplot(data=axp,x='Open',y='Low') sns.boxplot(data=axp,x='Open',y='High')
好的,您的问题是如何读入数据并对其进行可视化。下面是一个使用 `pandas` 和 `seaborn` 库读入数据并对其进行可视化的例子:
```
import pandas as pd
import seaborn as sns
# 读入数据
axp = pd.read_csv(r"D:\data\AXP.csv", index_col=0)
axp.head(6)
# 绘制散点图
sns.set_style('darkgrid')
sns.stripplot(data=axp, x='Open', y='High', jitter=True, alpha=0.5)
# 绘制箱线图
sns.boxplot(data=axp, x='Open', y='Low')
sns.boxplot(data=axp, x='Open', y='High')
```
在这个例子中,我们使用 `pandas` 库的 `read_csv()` 方法读入了一个 csv 格式的数据文件,并使用 `index_col` 参数将第一列设置为索引列。然后,我们使用 `head()` 方法显示了前 6 行数据。
接下来,我们使用 `seaborn` 库绘制了一个散点图和两个箱线图。在散点图中,我们使用 `stripplot()` 方法绘制了开盘价 `Open` 和最高价 `High` 之间的关系。在箱线图中,我们使用 `boxplot()` 方法分别绘制了开盘价 `Open` 和最高价 `High` 与最低价 `Low` 之间的关系。
sns.pointplot(x="hour", y="count", hue="weekday", hue_order=weekday_order, ci=None, data=train)
这是一个使用 seaborn 库中的 pointplot 函数将训练集数据中的 hour 和 count 两个变量进行可视化的代码。其中,x 轴代表小时数,y 轴代表该小时内的计数数量。hue 参数指定按照 weekday 进行分类,并按照给定的 weekday_order 进行排序。ci=None 参数表示不绘制置信区间。数据来源为 train 数据集。