sns.散点图
时间: 2023-08-27 16:16:34 浏览: 42
好的,以下是使用 Seaborn 库绘制散点图的示例代码:
```
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
# 使用 Seaborn 自带的数据集 iris
iris = sns.load_dataset('iris')
# 绘制散点图
sns.scatterplot(x='sepal_length', y='sepal_width', hue='species', data=iris)
# 显示图形
plt.show()
```
其中,`x` 和 `y` 分别指定了横坐标和纵坐标所对应的数据列,`hue` 则指定了散点的颜色对应的数据列。在这个示例中,我们使用 Seaborn 自带的 iris 数据集,并绘制了花萼长度和花萼宽度的散点图,并用不同的颜色表示了三个鸢尾花的品种。
相关问题
sns.散点图 legend
好的,如果需要添加图例,可以在 `sns.scatterplot()` 函数中加入 `legend=True` 参数,示例代码如下:
```
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
# 使用 Seaborn 自带的数据集 iris
iris = sns.load_dataset('iris')
# 绘制散点图
sns.scatterplot(x='sepal_length', y='sepal_width', hue='species', data=iris, legend=True)
# 显示图形
plt.show()
```
在这个示例中,我们在 `sns.scatterplot()` 函数中加入了 `legend=True` 参数,这样就会显示出图例。图例中会显示出所有不同颜色所代表的数据类别。如果想要修改图例的位置,可以在 `sns.scatterplot()` 函数中加入 `legend_loc` 参数,比如 `legend_loc='upper right'`,表示将图例放置在图形的右上角。
sns.散点图 图片大小
好的,如果需要设置散点图的图片大小,可以在 `plt.subplots()` 函数中指定 `figsize` 参数,示例代码如下:
```
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
# 使用 Seaborn 自带的数据集 iris
iris = sns.load_dataset('iris')
# 创建一个大小为 8x6 的图形
fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 6))
# 绘制散点图
sns.scatterplot(x='sepal_length', y='sepal_width', hue='species', data=iris, ax=ax)
# 显示图形
plt.show()
```
在这个示例中,我们在 `plt.subplots()` 函数中指定了 `figsize=(8, 6)` 参数,这样就创建了一个大小为 8x6 的图形。然后在 `sns.scatterplot()` 函数中加入了 `ax=ax` 参数,表示将散点图绘制在这个图形中。这样就可以设置散点图的图片大小了。