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。

相关问题

如何将sns.regplot绘制的散点图组合并排到一起

您可以使用Seaborn中的FacetGrid功能来实现这个目的。首先，您需要创建一个FacetGrid对象，指定您的数据，然后使用map函数将sns.regplot作为绘图函数映射到FacetGrid上，最后使用add_legend函数添加一个图例。

下面是一个简单的示例代码：

import seaborn as sns

# 创建FacetGrid对象
g = sns.FacetGrid(data, col='category', height=4)

# 在FacetGrid上绘制散点图
g.map(sns.regplot, 'x', 'y')

# 添加一个图例
g.add_legend()

其中，data是您的数据，'category'是您要区分的类别列，'x'和'y'是您要绘制的变量列。您可以根据自己的数据和需求进行调整。

``` print("3.对Survived为0和1的Age绘制散点图：\n") sns.scatterplot(x="Age", y="Survived", data=df2) plt.show()```如何设置不同颜色对survived=0或1进行区分

这段代码使用了Python的数据可视化库seaborn (sns) 来创建一个散点图，其中横轴表示"Age"，纵轴表示"Survived"。`df2`是一个Pandas DataFrame，数据集已经被预处理过，Survived列只有0和1两个值。

为了设置不同颜色区分Survived为0和1，可以在`scatterplot()`函数中添加`hue`参数，并指定为"Survived"。这会让每个Survived状态对应一种颜色。以下是修改后的代码：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 假设df2已经准备好并且Survived列存在
print("3.对Survived为0和1的Age绘制散点图：\n")
sns.scatterplot(x="Age", y="Survived", hue="Survived", data=df2)
plt.legend(title="Survived")  # 添加图例说明颜色代表的含义
plt.show()

这里的`plt.legend()`用于添加图例，title参数设置了图例标题为"Survived"，清晰地表明了颜色与生存状态的关系。