sns.scatterplot(x='RM', y='target',data=data)和sns.regplot(x='RM', y='target',data=data)
时间: 2024-01-24 15:03:47 浏览: 22
这两个函数都是 Seaborn 库中的可视化函数,用于可视化数据集中两个变量之间的关系。其中,sns.scatterplot() 函数绘制散点图,而 sns.regplot() 函数绘制回归曲线和散点图。在这两个函数中,x 和 y 参数分别指定数据集中要绘制的自变量和因变量。在 sns.regplot() 函数中,还可以使用 order 参数指定回归曲线的阶数。
相关问题
代码sns.scatterplot(x="Age", y="Score",data=mall),运行显示 module 'seaborn' has no attribute 'scatterplot'怎么处理
如果你的 seaborn 版本较老,可能会出现 `scatterplot` 函数不存在的问题。你可以尝试使用 `regplot` 函数代替 `scatterplot` 函数,`regplot` 函数可以画出散点图并拟合回归线。具体代码如下:
```python
import seaborn as sns
sns.regplot(x="Age", y="Score", data=mall)
```
其中,`x` 和 `y` 分别表示 x 轴和 y 轴的变量,在这里分别是 'Age' 和 'Score',`data` 则是数据集。如果你想要去除回归线,可以将 `regplot` 函数的 `fit_reg` 参数设置为 `False`,具体代码如下:
```python
import seaborn as sns
sns.regplot(x="Age", y="Score", data=mall, fit_reg=False)
```
希望这可以帮助你解决问题。
sns.scatterplot(x='age', y='current_weight', size='',hue='scores', data=df2)
在你的代码中,你使用了seaborn库中的scatterplot函数来创建散点图,并设置了一些参数。让我解释一下你的代码:
```python
sns.scatterplot(x='age', y='current_weight', size='', hue='scores', data=df2)
```
- `x`和`y`:这是散点图中x轴和y轴所表示的变量。在这里,你将'age'指定为x轴的变量,将'current_weight'指定为y轴的变量。
- `size`:这是散点图中点的大小的变量。你可以根据需要指定一个列名,来表示不同点的大小。在这里,你将其设置为空字符串,即所有点的大小都相同。
- `hue`:这是散点图中点的颜色的变量。你可以根据需要指定一个列名,来表示不同点的颜色。在这里,你将'scores'指定为颜色的变量。
- `data`:这是传递给scatterplot函数的数据集。在这里,你将df2作为数据集传递进去。
通过这些参数设置,你可以根据'age'和'current_weight'来展示数据点,并使用'scores'来区分不同点的颜色。如果需要调整其他参数或添加其他功能,请参考seaborn文档。
希望这能帮到你!如果还有其他问题,请随时提问。