sns.diverging_palette参数

时间: 2023-05-01 07:03:43 浏览: 493
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POI数据分析的具有不同选择集的选择模型-研究论文

b'sns.diverging_palette'是一个Python中的函数名称，通常用于Seaborn数据可视化库中，用于创建一种颜色调色板，用于呈现双峰数据的可视化效果。其参数可以控制颜色的起始点和终止点，以及颜色渐变的数量和颜色类型等。
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sns.diverging_palette详细参数

sns.diverging_palette() 是 Seaborn 库中用于生成发散调色板的函数。...以上示例中，我们使用 sns.diverging_palette() 生成了一个包含10个颜色的发散调色板，并将其应用于热力图的 cmap 参数中。

sns.diverging_palette

sns.diverging_palette是Seaborn库中的一个函数，用于生成一个离散的调色板，可以用于绘制数据可视化图表。该函数可以指定颜色的起始和结束颜色，以及中间颜色的数量和亮度等参数，生成一个渐变的颜色调色板。

sns.diverging_palette(20, 220, n=200)

具体来说，sns.diverging_palette函数接受三个参数。第一个参数是起始颜色的色相值（hue），第二个参数是结束颜色的色相值，第三个参数是生成的渐变色的数量。在本例中，起始颜色的色相值为20，结束颜色的色相值为...

cmap = sns.diverging_palette(2, 165, s=80, l=55, n=9) 是什么意思

这个调色板是由从2（黄色）到165（深紫色）的两个颜色之间的颜色渐变生成的，同时通过指定饱和度（s）和亮度（l）参数，使得这些颜色更加饱满和清晰。这个调色板可以用于绘制各种图形，比如热图、散点图等。

sns.heatmap(df_distance, xticklabels=df_distance.columns, yticklabels=df_distance.columns, fmt='.2f', cmap=sns.diverging_palette(180, 0, n=180), center=40, annot=True, annot_kws={"fontsize":9}, cbar_kws={"ticks": [0, 40, 80, 120, int(df_distance.max().max())]})

cmap 参数指定了渐变色板，center 参数指定了渐变的中心值。annot=True 表示在图中显示具体的数字，annot_kws={"fontsize":9} 则指定了数字的字体大小。cbar_kws 参数用于调整颜色条的显示，其中 ticks 参数指定了...

解释下这段代码_ , ax = plt.subplots(figsize =(20, 16)) colormap = sns.diverging_palette(220, 10, as_cmap = True) sns.heatmap( df.corr('spearman'), cmap = colormap, square=True, cbar_kws={'shrink':.9 }, ax=ax, annot=True, linewidths=0.1,vmax=1.0, linecolor='white', annot_kws={'fontsize':10 } ) plt.title('Pearson Correlation of Features', y=1.05, size=15)

然后，利用 seaborn 库的 diverging_palette 函数来创建一个色带 colormap，用于表示不同的相关程度。接着，利用 seaborn 库的 heatmap 函数来画出相关性热力图，其中 df.corr('spearman') 表示计算数据集中每个特征...

# 创建图像 grid_kws = {"width_ratios": (.9, .9, .05), "wspace": 0.2} f, (ax1, ax2, cbar_ax) = plt.subplots(1, 3, gridspec_kw=grid_kws, figsize = (18, 9)) # 定义调色板 cmap = sns.diverging_palette(0, 230, 90, 60, as_cmap=True) # 画 NotFraud 表中的各个特征间相关性热力图 # 计算上三角mask矩阵 mask1 = np.zeros_like(corr_NotFraud) indices = np.triu_indices_from(corr_NotFraud) mask1[indices] = True # 过滤空值 mask1 = mask1[1:, :-1] corr_NotFraud = corr_NotFraud.iloc[1:, :-1].copy() ax1 =sns.???(corr_NotFraud, ax = ax1, vmin = -1, vmax = 1, cmap = cmap, square = False, \ annot=True, fmt=".2f", linewidths = 0.5, mask = mask1, cbar = False) ax1.set_xticklabels(ax1.get_xticklabels(), size = 16); ax1.set_yticklabels(ax1.get_yticklabels(), size = 16); ax1.set_title('fraud=1的热力图', size = 20)

这段代码中缺少 heatmap 方法名，应该是 sns.heatmap。因此，你可以使用以下代码画 NotFraud 表中的各个特征间相关性热力图： ax1 = sns.heatmap(corr_NotFraud, ax=ax1, vmin=-1, vmax=1, cmap=cmap, ...

import pandas as pd import seaborn as sns # 读取数据 df = pd.read_csv('sales_data.csv') # 按照企业和产品型号分组，计算平均售价和标准差 grouped = df.groupby(['企业', '产品型号'])['售价'].agg(['mean', 'std']) grouped = grouped.reset_index() # 计算售价的上下界 grouped['lower'] = grouped['mean'] - grouped['std'] grouped['upper'] = grouped['mean'] + grouped['std'] # 将售价分成若干个区间，并为每个区间指定一个颜色 n_colors = 5 colors = sns.color_palette('RdYlBu', n_colors) grouped['color'] = pd.cut(grouped['mean'], n_colors, labels=colors[::-1]) # 将每个产品型号的售价按照区间映射到对应的颜色，并绘制色阶图 heatmap_data = pd.pivot_table(grouped, values='mean', index='企业', columns='产品型号') cmap = sns.diverging_palette(220, 10, n=n_colors, as_cmap=True) sns.heatmap(heatmap_data, cmap=cmap, center=grouped['mean'].mean())数据源包含企业、产品型号、市、售价，需要绘制同一企业同一型号不同市售价色阶图

根据您提供的代码，您已经按照企业和产品型号分组，并计算了每个组的平均售价和标准差。...sns.heatmap(heatmap_data, cmap=cmap, center=None) 这样，您就可以绘制同一企业同一型号不同市售价的色阶图了。

# 找出相关程度 plt.figure(figsize=(20, 16)) # 指定绘图对象宽度和高度 colnm = data_train1.columns.tolist() # 列表头 mcorr = data_train1[colnm].corr(method="spearman") # 相关系数矩阵，即给出了任意两个变量之间的相关系数 mask = np.zeros_like(mcorr, dtype=np.bool) # 构造与mcorr同维数矩阵 为bool型 mask[np.triu_indices_from(mask)] = True # 角分线右侧为True cmap = sns.diverging_palette(220, 10, as_cmap=True) # 返回matplotlib colormap对象 g = sns.heatmap(mcorr, mask=mask, cmap=cmap, square=True, annot=True, fmt='0.2f') # 热力图（看两两相似度） plt.show()根据这段代码写出正确的代码

sns.diverging_palette(220, 10, as_cmap=True) 是用于生成颜色渐变的函数。其他参数解释如下： - square=True：将每个单元格绘制为正方形。 - annot=True：在每个单元格中显示相关系数。 - fmt='0.2f'：以...

怎么使用ns.color_palette()函数并传递我喜欢的预设名称

另外，如果想使用 seaborn 自带的一些预设调色板，可以直接传入相应的字符串，比如 sns.diverging_palette 用于创建对比鲜明的渐变配色，sns.husl_palette 则适用于生成美观的有对比度的色彩组合等。 一旦获得...

能否提供一些实际的例子来展示如何正确使用diverging_palette?

colors = sns.diverging_palette(230, 20, n=6, center='light') # 创建一个柱状图，x轴表示类别，y轴表示数值，颜色对应于数据的极性 plt.bar(data.keys(), data.values(), color=colors) plt.title('Diverging ...

使用 diverging_palette 离散调色板为 time 变量绘制柱状图分析不同用餐时段的消费金额分布

cmap = sns.diverging_palette(230, 20, n=5) # 这里选择5种颜色，从冷色调到暖色调过渡 # 绘制柱状图 plt.figure(figsize=(10,6)) sns.barplot(x='time', y='consumption_amount', data=df, palette=cmap) plt....

--------------------------------------------------------------------------- AttributeError Traceback (most recent call last) Cell In[36], line 5 3 colnm = data_train1.columns.tolist() # 列表头 4 mcorr = data_train1[colnm].corr(method="spearman") # 相关系数矩阵，即给出了任意两个变量之间的相关系数 ----> 5 mask = np.zeros_like(mcorr, dtype=np.bool) # 构造与mcorr同维数矩阵 为bool型 6 mask[np.triu_indices_from(mask)] = True # 角分线右侧为True 7 cmap = sns.diverging_palette(220, 10, as_cmap=True) # 返回matplotlib colormap对象 File c:\Users\Administrator\AppData\Local\Programs\Python\Python38\lib\site-packages\numpy\__init__.py:305, in __getattr__(attr) 300 warnings.warn( 301 f"In the future np.{attr} will be defined as the " 302 "corresponding NumPy scalar.", FutureWarning, stacklevel=2) 304 if attr in __former_attrs__: --> 305 raise AttributeError(__former_attrs__[attr]) 307 # Importing Tester requires importing all of UnitTest which is not a 308 # cheap import Since it is mainly used in test suits, we lazy import it 309 # here to save on the order of 10 ms of import time for most users 310 # 311 # The previous way Tester was imported also had a side effect of adding 312 # the full numpy.testing namespace 313 if attr == 'testing': AttributeError: module 'numpy' has no attribute 'bool'. np.bool was a deprecated alias for the builtin bool. To avoid this error in existing code, use bool by itself. Doing this will not modify any behavior and is safe. If you specifically wanted the numpy scalar type, use np.bool_ here. The aliases was originally deprecated in NumPy 1.20; for more details and guidance see the original release note at: https://numpy.org/devdocs/release/1.20.0-notes.html#deprecations出现的问题

这个错误出现在使用 np.bool 构造一个与相关系数矩阵同维数的布尔型矩阵时。在新版本的 NumPy 中，np.bool 已经被弃用，需要使用 bool 关键字代替。因此，你需要将代码中的 np.bool 替换为 bool。...

使用diverging—palette函数自定义离散调色板

diverging_palette函数需要几个关键参数： 1. start: 调色板开始的颜色编号，范围在0-360之间，代表HSV颜色空间中的角度。 2. end: 调色板结束的颜色编号，可以是一个与start相对的位置，例如start+180...

sns.heatmap()怎么更换颜色

cmap = sns.diverging_palette(230, 20, n=200, center="light", as_cmap=True) sns.heatmap(data, cmap=cmap) 如果需要完全自定义颜色，你可以提供一个包含颜色名称或RGB值的列表： python custom_colors ...

seaborn调色板尝试参数'diverging' 和 'qualitative'

其中，参数'diverging'和'qualitative'是两种不同类型的调色板。 'diverging'调色板适用于需要突出中间值的数据，比如温度变化、正负对比等场景，通常以两种互补的颜色为主，中间使用中性颜色。例如，可以使用下面...

绘制一个热力图，显示每个部门与员工工作年限和工资之间的关系。 要求： • 横轴表示 "Department"（部门），纵轴表示 "Years_of_work"（工作年限），每个方格的颜色深浅代表工资的高低。

cmap = sns.diverging_palette(230, 20, n=8, center="light", as_cmap=True) # 创建热力图 sns.heatmap(heatmap_data, cmap=cmap, annot=True, fmt=".2f") # 显示每个方格的具体值 # 设置坐标轴标签和标题 plt....

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