sns.barplot(x=male_counts.index, y=male_counts.values, color='blue', label='男')如何改进才能适应unstack

时间: 2023-05-27 11:03:34 浏览: 81
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barplot.rar_系统设计方案_matlab_

可以将数据进行unstack操作，将男女性别分开，然后再绘制barplot。 例如，如果数据为dataframe类型，并且有两列‘Sex’和‘Count’，可以使用以下代码 ``` 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。
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R语言可视化8种基本图形的语句汇总.rar_R 可视化_R语言_R语言 可视化_r语言绘图_可视化

ggplot(mydata, aes(x = group, y = values)) + geom_boxplot() 7. 饼图（Pie Chart）： 使用pie()函数可以创建饼图： R pie(c(30, 50, 20), labels = c("A", "B", "C")) 这将绘制一个三部分的...

male_counts = df.groupby('籍贯')['性别']['男'].value_counts().unstack() sns.barplot(x=male_counts.index, y=male_counts.values, color='blue', label='男')这两段代码如何改进

1. 美化图形，添加标签和标题等元素使其更具有可读性。 2. 在groupby方法中使用多个列进行分组，以获得更细粒度的数据。 3. 改变颜色方案以提高视觉吸引力。 4. 将女性数量也纳入统计并进行比较，以获得更全面的数据...

sns.barplot(x = x_data, y = y_data)

具体来说，x_data 是指定柱状图的 x 轴数据，y_data 是指定柱状图的 y 轴数据。sns.barplot() 方法会根据这两个数据绘制出柱状图。在绘制柱状图时，seaborn 会自动进行一些美化处理，如添加标签、调整颜色等。可以...

matplotlib.rcParams['font.family']='SimHei' plt.figure(figsize=(20,15)) ax1=plt.subplot(211) Platform = data.groupby(by='Platform').sum() Platform =Platform.iloc[::,-1:].sort_values(by='Global_Sales',ascending=False) sns.barplot(x=Platform.index,y=Platform.Global_Sales,ax=ax1) plt.title("游戏平台累计发行量",size = 14) ax2=plt.subplot(212) Platform_near5 = data[data.Year>=2011].groupby(by='Platform').sum() Platform_near5 =Platform_near5.iloc[::,-1:].sort_values(by='Global_Sales',ascending=False) sns.barplot(x=Platform_near5.index,y=Platform_near5.Global_Sales,ax=ax2) plt.title("近五年游戏平台累计发行量",size = 14) plt.show()

通过 x=Platform.index 和 y=Platform.Global_Sales 将平台作为 x 轴的标签，全球销售额作为 y 轴的值。 使用 plt.title() 设置第一个子图的标题为 "游戏平台累计发行量"，设置字体大小为 14。 接下来，使用...

bins = np.array([0, 0.5, 1, 2, 10]) # 股价上涨的公司 shares_up = shares_price[shares_price['increase'] > 0] # 按涨幅进行分组 shares_up['label'] = pd.cut(shares_up['increase'], bins) # 分组统计 up_label_count = shares_up[['label', 'code']].groupby('label').count() up_label_count['占比'] = up_label_count['code'] / up_label_count.sum().values sns.barplot(x=up_label_count['占比'], y=up_label_count.index)修改代码，使配色好看

sns.barplot(x=up_label_count['占比'], y=up_label_count.index, palette="Blues_d") plt.xlabel("占比", size=12) plt.ylabel("涨幅", size=12) plt.title("股价上涨的公司涨幅分布", size=14)

Plat_Genre = pd.crosstab(data.Platform,data.Genre) Plat_Genre_sum = Plat_Genre.sum(axis=1).sort_values(ascending = False) Plat_Global_Sales = data.groupby('Platform')['Global_Sales'].sum().sort_values(ascending = False) Genre_Global_Sales = data.groupby('Genre')['Global_Sales'].sum().sort_values(ascending = False) f,ax = plt.subplots(1,3,figsize=(25,8),dpi=100) sns.barplot(Plat_Genre_sum.values,Plat_Genre_sum.index,ax=ax[0]) ax[0].set_title('Platform_Genre') sns.barplot(Plat_Global_Sales.values,Plat_Global_Sales.index,ax=ax[1]) ax[1].set_title('Platform_Global_Sales') sns.barplot(Genre_Global_Sales.values,Genre_Global_Sales.index,ax=ax[2]) ax[2].set_title('Genre_Global_Sales') plt.show()

6. sns.barplot(Plat_Genre_sum.values,Plat_Genre_sum.index,ax=ax[0])：这行代码使用sns.barplot函数绘制平台和游戏类型之间的柱状图，并将结果显示在第一个子图上。 7. ax[0].set_title('Platform_Genre')...

X_missing=financial_data.drop(columns='fraud') missing=X_missing.isna().mean() missing_df= pd.DataFrame({'missing_key':missing.keys(),'missing_value':np.round(missing.values,4)}) plt.figure(figsize=(20,10)) sns.barplot(data=missing_df,x='missing_key',y='missing_value') plt.xticks(rotation=90)

5. 使用 sns.barplot() 函数绘制一个条形图，其中横坐标为 missing_df 中的关键字（即特征名），纵坐标为 missing_df 中对应的缺失值比例，条形的颜色为默认颜色。 6. 使用 plt.xticks() 函数将横坐标标签...

# 画图 sns.barplot(x=tmp_df['总市值'], y=tmp_df['简称'])如何保存

sns.barplot(x=tmp_df['总市值'], y=tmp_df['简称']) # 添加标题和标签 plt.title('市值最大的十家公司') plt.xlabel('总市值') plt.ylabel('公司名称') # 保存图表到本地文件 plt.savefig('market_value_top_10....

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.metrics import confusion_matrix, classification_report, accuracy_score # 1. 数据准备 train_data = pd.read_csv('train.csv') test_data = pd.read_csv('test_noLabel.csv') # 填充缺失值 train_data.fillna(train_data.mean(), inplace=True) test_data.fillna(test_data.mean(), inplace=True) # 2. 特征工程 X_train = train_data.drop(['Label', 'ID'], axis=1) y_train = train_data['Label'] X_test = test_data.drop('ID', axis=1) scaler = StandardScaler() X_train = scaler.fit_transform(X_train) X_test = scaler.transform(X_test) # 3. 模型建立 model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42) # 4. 模型训练 model.fit(X_train, y_train) # 5. 进行预测 y_pred = model.predict(X_test) # 6. 保存预测结果 df_result = pd.DataFrame({'ID': test_data['ID'], 'Label': y_pred}) df_result.to_csv('forecast_result.csv', index=False) # 7. 模型评估 y_train_pred = model.predict(X_train) print('训练集准确率：', accuracy_score(y_train, y_train_pred)) print('测试集准确率：', accuracy_score(y_test, y_pred)) print(classification_report(y_test, y_pred)) # 8. 绘制柱形图 feature_importances = pd.Series(model.feature_importances_, index=X_train.columns) feature_importances = feature_importances.sort_values(ascending=False) plt.figure(figsize=(10, 6)) sns.barplot(x=feature_importances, y=feature_importances.index) plt.xlabel('Feature Importance Score') plt.ylabel('Features') plt.title('Visualizing Important Features') plt.show() # 9. 对比类分析 train_data['Label'].value_counts().plot(kind='bar', color=['blue', 'red']) plt.title('Class Distribution') plt.xlabel('Class') plt.ylabel('Frequency') plt.show()

sns.barplot(x=feature_importances, y=feature_importances.index) plt.xlabel('Feature Importance Score') plt.ylabel('Features') plt.title('Visualizing Important Features') plt.show() 这段代码会生成...

plt.figure(figsize=(8, 6)) sns.set(style="whitegrid") sns.barplot(x=up_label_count['ratio'], y=up_label_count.index, palette="Blues_d") plt.rcParams["font.family"] = "Microsoft YaHei" plt.xlabel("占比", fontproperties="Microsoft YaHei", size=12) plt.ylabel("涨幅（%）", fontproperties="Microsoft YaHei", size=12) plt.title("股价上涨的公司涨幅分布", fontproperties="Microsoft YaHei", size=14) plt.savefig('market_value_top_10.png', dpi=300, bbox_inches='tight')如何修改颜色

sns.barplot(x=up_label_count['ratio'], y=up_label_count.index, palette=palette) 这里的palette列表中包含了5种颜色，分别对应不同的柱子。您可以自行修改颜色和数量，以满足您的需求。

shares_market_value = df5[df5['date'] == '2016-06-08'][['name', 'zongshizhi']].sort_values(by='zongshizhi', ascending=False) # 市值最大的公司 top10 tmp_df = shares_market_value.head(10) # 画图 sns.barplot(x=tmp_df['zongshizhi'], y=tmp_df['name'])

接着，使用 Seaborn 的 barplot 方法，将 tmp_df 的“zongshizhi”列作为 x 轴，tmp_df 的“name”列作为 y 轴，绘制柱状图。 值得注意的是，这段代码中使用了中文变量名，“zongshizhi”指代的是“总市值”，...

# 设置图表大小 plt.figure(figsize=(10, 6)) # 绘制柱状图 sns.barplot(x=tmp_df['zongshizhi'], y=tmp_df['name']) # 添加标题和标签 plt.title('2022年12月14日市值最大的十家公司') plt.xlabel('总市值') plt.ylabel('公司名称') # 保存图表到本地文件 plt.savefig('market_value_top_10.png', dpi=300, bbox_inches='tight')修改颜色

您可以通过修改barplot函数的color参数来修改柱状图的颜色。...sns.barplot(x=tmp_df['zongshizhi'], y=tmp_df['name'], color="orange") 这里将柱子的颜色设置为橙色。您可以自行修改颜色，以满足您的需求。

fig, ax = plt.subplots(figsize = (12,9)) ax = sns.barplot(x="Category", y="Counts", data = count_by_category).set_title("每一类食品的数量")都是啥意思

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...

设置图表大小 plt.figure(figsize=(10, 6)) # 绘制柱状图 sns.barplot(x=tmp_df['zongshizhi'], y=tmp_df['name']) # 添加标题和标签 plt.title('2022年12月14日市值最大的十家公司') plt.xlabel('总市值') plt.ylabel('公司名称') # 保存图表到本地文件 plt.savefig('market_value_top_10.png', dpi=300, bbox_inches='tight')修改代码，使颜色更好看

您可以使用Seaborn提供的调色板（palette）来设置柱状图...sns.barplot(x=tmp_df['zongshizhi'], y=tmp_df['name'], color="skyblue") 这里将柱子的颜色设置为天蓝色。您可以自行选择和调整颜色，以满足您的需求。

region_cost= df.groupby('region')['charges'].sum() * 1e-6 fig = plt.figure(figsize=(16,8)) sns.barplot(region_cost.index,region_cost.values,color=colors_nude[-1]) plt.title('Region Costs In Million' ,size = 15) plt.ylabel('In million') plt.show()NameError: name 'colors_nude' is not defined

sns.barplot(region_cost.index,region_cost.values,color=colors_nude[-1]) # 设置标题和轴标签 plt.title('Region Costs In Million' ,size = 15) plt.ylabel('In million') # 显示图形 plt.show() 这样就...

解释下面代码top5_attendance = matches.sort_values(by='Attendance',ascending=False)[:5] top5_attendance top5_attendance['VS'] = top5_attendance['Home Team Name'] + " VS " + top5_attendance['Away Team Name'] plt.figure(figsize = (12,10)) ax = sns.barplot(y = top5_attendance['VS'], x = top5_attendance['Attendance']) sns.despine(right = True) plt.ylabel('Teams') plt.xlabel('Attendence Number') plt.title('Top5 Hottest Match') for i, s in enumerate("Stadium: " + top5_attendance['Stadium'] + "\nDate: " + top5_attendance['Datetime']+"\nAttendance: " + top5_attendance['Attendance'].astype(str)): ax.text(2000, i, s, fontsize = 14, color = 'white') plt.show()

这段代码是用来展示最热门的五场比赛的出勤人数和比赛信息的。...接着，使用seaborn库中的barplot函数绘制出勤人数的条形图，并在图表中添加比赛信息。最后，使用text函数在图表中添加比赛场馆、日期和出勤人数的信息。

matplotlib.rcParams['font.family']='SimHei' Publisher = data.groupby(by='Country')['Stunting'].sum().sort_values(ascending=False)[:10] plt.figure(figsize=(8,6),dpi=100) sns.barplot(y=Publisher.index,x=Publisher.values) plt.ylabel(None) plt.title('发育迟缓前十国家') plt.show()

接着，使用sns.barplot函数绘制条形图。参数说明如下： - y=Publisher.index：指定y轴上的数据为国家的名称。 - x=Publisher.values：指定x轴上的数据为发育迟缓总数。 然后，使用plt.ylabel(None)将y轴...

matplotlib.rcParams['font.family']='SimHei' Publisher = data.groupby(by='Publisher')['Global_Sales'].sum().sort_values(ascending=False)[:10] plt.figure(figsize=(8,6),dpi=100) sns.barplot(y=Publisher.index,x=Publisher.values) plt.ylabel(None) plt.title('累计销售额top10游戏厂商') plt.show()

通过 y=Publisher.index 和 x=Publisher.values 将索引作为 y 轴的标签，将值作为 x 轴的值。这将根据销售额将游戏厂商按高度排序。 然后，使用 plt.ylabel(None) 将 y 轴的标签设置为空，以避免显示。 最后...

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