sns.catplot(x='city',y='count',data=df_count_city,kind="bar")

时间: 2024-04-15 21:26:36 浏览: 98
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SNS.rar_SNS_sns site_sns网站

这段代码的作用是绘制一个柱状图，用于可视化 `df_count_city` 数据框中的城市和对应的出现次数。具体地说，它使用 Seaborn 库的 `catplot()` 函数创建一个分类图。通过指定 `x='city'` 和 `y='count'`，我们将城市作为 x 轴变量，将出现次数作为 y 轴变量。`data=df_count_city` 表示数据来源是 `df_count_city` 数据框。最后，通过设置 `kind="bar"`，我们指定绘制柱状图。这段代码将有助于直观地了解每个城市的出现次数，并比较它们之间的差异。
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sns.load_dataset(“iris”)报错原因探究+解决办法

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） ...

# 绘制年龄分布直方图 sns.histplot(data=df, x="AGE", kde=True) # 绘制性别比例条形图 sns.countplot(data=df, x="GENDER") # 绘制抽烟情况饼图 sns.catplot(data=df, kind="count", x="SMOKING") 放在一张画布里

sns.catplot(data=df, kind="count", x="SMOKING", ax=axs[2]) # 设置子图标题 axs[0].set_title("Age Distribution") axs[1].set_title("Gender Ratio") axs[2].set_title("Smoking Status") # 调整子图间距和...

sns.catplot(x="smoker", kind="count",hue = 'sex', palette="rainbow", data=data[(data.age == 18)]) pl.title("吸烟者和非吸烟者数量 (18岁)")

这段代码使用了 seaborn 库来绘制一个分类图，x 轴为吸烟者和非吸烟者两种类别，y 轴为数量。同时使用了 hue 参数来按照性别为数据加入颜色的区分，并使用了 palette 参数设置颜色的调色板。最后使用了 plt.title() ...

sns.catplot(x='Pclass', data=train, col='Survived', kind='count', height=5, aspect=0.8)显示图

g = sns.catplot(x='Pclass', data=train, col='survived', kind='count', height=5, aspect=0.8) g.set(title='Survival Count by Passenger Class', xlabel='Passenger Class', ylabel='Count') plt.show() ...

h = sns.catplot(x="Mean", y="Feature", data = df_, kind="bar", height=20, aspect=1.9, palette='Blues_r') # height调整合适的字体大小 h.ax.set_xticks([0,0.1,0.2,0.3]) sns.color_palette('bright') # choose from colorblind, bright or muted plt.show()

h = sns.catplot(x="Mean", y="Feature", data=df_, kind="bar", height=20, aspect=1.9, palette='Blues_r') # 设置x轴刻度 h.ax.set_xticks([0, 0.1, 0.2, 0.3]) # 设置调色板 sns.color_palette('bright') # ...

# 设置子图 fig, axs = plt.subplots(nrows=2, ncols=3, figsize=(15, 10)) # 绘制分布密度图 sns.histplot(data=data, x="PM2.5", bins=20, kde=True) sns.histplot(data=data, x="PM10", bins=20, kde=True) sns.histplot(data=data, x="SO2", bins=20, kde=True) sns.histplot(data=data, x="NO2", bins=20, kde=True) sns.histplot(data=data, x="CO", bins=20, kde=True) sns.histplot(data=data, x="O3", bins=20, kde=True) plt.show()优化这段代码，各可视化结果分别显示在子图中

sns.histplot(data=data, x="PM2.5", bins=20, kde=True, ax=axs[0,0]) axs[0,0].set_title("PM 2.5 Distribution") axs[0,0].set_xlabel("PM 2.5") axs[0,0].set_ylabel("Count") sns.histplot(data=data, x="PM10...

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sns.catplot(x="day", y="total_bill", data=tips, kind="bar", height=4, aspect=2) plt.show() 该代码会加载 seaborn 库中的 tips 数据集，并绘制每个星期几的总账单金额条形图。kind="bar" 参数指定绘制...

sns.catplot函数

sns.catplot(x=None, y=None, hue=None, data=None, row=None, col=None, kind='strip', ...) 其中，x 和 y 分别指定 x 轴和 y 轴上要绘制的变量，hue 指定分类变量，data 指定数据集，row 和 col ...

sns.catplot中，x是城市，y是统计城市的数量要如何写

sns.countplot(x='city', data=data) # 设置x轴标签为"City" plt.xlabel('City') # 显示图表 plt.show() 这个代码会绘制出一个条形图，每个条形表示一个城市出现的次数。如果要统计城市的数量，只需要将x参数...

count_class_0, count_class_1 = target['ProdTaken'].value_counts() # Divide by class df_class_0 = df[target['ProdTaken'] == 'Not Taken'] df_class_1 = df[target['ProdTaken'] == 'Taken'] print(count_class_0) print(count_class_1)df_class_0_under = df_class_0.sample(count_class_1,random_state=42) df_under = pd.concat([df_class_0_under, df_class_1], axis=0) print('Random under-sampling:') print(df_under['ProdTaken'].value_counts()) df_under['ProdTaken'].value_counts().plot(kind='bar', title='Count (target)');trainset, testset = train_test_split(df_under, test_size=0.2, random_state=42) fig, ax = plt.subplots(1,2, figsize=(10, 5)) sns.countplot(x = trainset['ProdTaken'] , data = trainset['ProdTaken'],ax=ax[0],palette="Set3").set_title('TrainSet') sns.countplot(x = testset['ProdTaken'] , data = testset['ProdTaken'],ax=ax[1],palette="Set2").set_title('TestSet');

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sns.catplot中的小提琴图怎么画

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ax = sns.barplot(x="Category", y="Counts", data = count_by_category)这行代码是使用Seaborn中的barplot函数，将x轴设为各个类别的名称，y轴设为各个类别对应的数量，数据源为之前统计得到的count_by_category...

写一个sns.catplot的案例，可以充分表现参数的意义，并具有一定的复杂性

sns.catplot(x='City', y='Income', data=data, kind='violin', split=True) 这个图表展示了每个城市中高收入和低收入人群的相对比例，以及他们的收入分布情况。图中黑色线表示中位数，白点表示中位数的置信...

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可以将数据进行unstack操作，将男女性别分开，然后再绘制...sns.barplot(x='Age', y='Count', hue='Sex', data=dataframe) 其中，x为横轴，y为纵轴，hue为分类变量，表示按照性别分类，并用不同的颜色表示。

sns.pointplot(x="hour", y="count", hue="weekday", hue_order=weekday_order, ci=None, data=train)

这是一个使用 seaborn ...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。

sns.factorplot(x='Pclass' , data=train , col='Survived' , kind='count' , size=5 , aspect=.8)代码报错AttributeError: 'FacetGrid' object has no attribute 'plot'

sns.catplot(x='Pclass', data=train, col='Survived', kind='count', height=5, aspect=0.8) 请注意，catplot 方法返回一个 FacetGrid 对象，您可以将其保存在变量中以进一步控制和定制图表的外观。

sns.boxplot(x='season', y='count', data=bike)#绘制所有的季节和租车关系之间的箱型图把颜色改为[pink

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