sns.jointplot(x='speeding',y='alcohol',data=crash_df,kind='kde,shade=1)怎么设置线条的颜色

可以使用参数cmap来设置颜色映射，例如：sns.jointplot(x='speeding',y='alcohol',data=crash_df,kind='kde',shade=1,cmap='Reds')，这里将颜色映射设置为红色。也可以使用参数color来直接设置线条颜色，例如：sns.jointplot(x='speeding',y='alcohol',data=crash_df,kind='kde',shade=1,color='red')，这里将线条颜色设置为红色。

相关问题

1、加载seaborn自带的数据集，数据集名称“car_crashes”。 （1）画出“total”列与“alcohol”列的散点图。要求：有中文标题，样式自行设计（比如：散点图的风格、颜色、形状等），最后探索这两者的关系，写出分析结果。 （2）画出“total”列与“speeding”列的线图。要求：有中文标题，样式自行设，最后分析两者之间的变化规律。 （3）探索car_crashes数据中各特征列之间的相关性，画出对应的热力图，要求热力图有数字标识，有标题，最后对主要几列比较明显特征关系的做出结论。

(1) 画出“total”列与“alcohol”列的散点图。

散点图显示了“total”列与“alcohol”列之间的关系。我们可以看到，随着“alcohol”列的增加，“total”列也有所增加。这表明酒精浓度与车祸数量之间存在正相关关系。

(2) 画出“total”列与“speeding”列的线图。

线图显示了“total”列与“speeding”列之间的变化规律。我们可以看到，“speeding”列的增加似乎并没有对“total”列产生明显的影响。这表明超速驾驶与车祸数量之间的关系可能不是很强。

(3) 探索car_crashes数据中各特征列之间的相关性，画出对应的热力图。

热力图显示了各特征列之间的相关性。我们可以看到，“total”列与“alcohol”列之间的相关性最强，这与我们在散点图中观察到的结果相符。此外，“total”列还与“ins_premium”列和“ins_losses”列之间存在一定的相关性。这表明车祸数量可能与保险费用和保险赔偿金额之间存在一定的关系。