sns.set(style="darkgrid", palette="muted", color_codes=True)

时间: 2023-11-09 08:08:05 浏览: 185
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kirby-color-palette:从面板中选择颜色的调色板。 仅卡比 3

这是一个用于设置Seaborn绘图风格的代码，style参数设置为“darkgrid”表示绘图风格为深色网格线条，palette参数为“muted”表示使用柔和的颜色调色板，color_codes参数设置为True表示使用颜色代码。Seaborn是一个Python数据可视化库，它建立在matplotlib库之上，提供了更加美观和高级的图形绘制功能。
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9. 标签 "plugin scheme color palette chartjs office tableau brewer JavaScript" 指明了插件与 Chart.js、配色方案、配色板、办公自动化软件 Tableau、ColorBrewer 配色理论以及 JavaScript 编程语言的关联。...

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns plt.style.use('fivethirtyeight')#样式美化 import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.metrics import classification_reportdata=pd.read_csv('ex2data.txt',names=['exam1','exam2','admitted']) data.head()data.describe()sns.set(context='notebook',style='darkgrid',palette=sns.color_palette("RdBu",2)) sns.lmplot('exam1','exam2',hue='admitted',data=data, size=6, fit_reg=False, scatter_kws={"s":50}) plt.show()NameError Traceback (most recent call last) Cell In[16], line 2 1 sns.set(context='notebook',style='darkgrid',palette=sns.color_palette("RdBu",2)) ----> 2 sns.lmplot('exam1','exam2',hue='admitted',datb=datb, 3 size=6, 4 fit_reg=False, 5 scatter_kws={"s":50}) 6 plt.show() --------------------------------------------------------------------------- TypeError Traceback (most recent call last) Cell In[17], line 2 1 sns.set(context='notebook',style='darkgrid',palette=sns.color_palette("RdBu",2)) ----> 2 sns.lmplot('exam1','exam2',hue='admitted',data=data, 3 size=6, 4 fit_reg=False, 5 scatter_kws={"s":50}) 6 plt.show() TypeError: lmplot() got multiple values for argument 'data'怎么修改

sns.set(context='notebook',style='darkgrid',palette=sns.color_palette("RdBu",2)) sns.lmplot('exam1','exam2',hue='admitted',data=data, size=6, fit_reg=False, scatter_kws={"s":50}) plt.show() ...

使用sns设置汉字需要使用FontProperties类 myfont=FontProperties(fname=r'C:\Windows\Fonts\simhei.ttf',size=14) # 设置图风格 sns.set(style="darkgrid") # 去掉上部和右边框 sns.despine() sns.set(font=myfont.get_name()) sns.countplot(x="age",hue="sex",data=user_feat,palette="Set2") group_labels = ["未知","15岁以下","16-25岁","26-35岁","36-45岁","46-55岁","56岁以上"] plt.xticks(range(7),group_labels,rotation=30) plt.legend(labels=["男性","女性","未知"]) plt.show()

接着，使用Seaborn的set方法设置图表的风格和字体，并使用despine方法去掉图表上部和右边的边框。接下来，使用countplot方法绘制计数图，其中x参数指定了x轴的取值，hue参数指定了分组的标准，用于区分不同性别的...

seaborn.set(context='notebook',style='darkgrid',palette='deep',font='sans-serif',font_scale=1,color_codes=True,rc=None)什么意思

- color_codes：表示 Seaborn 是否使用颜色代码，可以是 True 或 False； - rc：表示 Seaborn 其他参数的字典，可以用来设置 Seaborn 图形的其他参数。 该函数的调用可以用于设置全局的 Seaborn 图形属性，使得后续...

plt.figure(figsize=(12, 8)) sns.set(style='darkgrid') sns.countplot(x='Age of Subject', data=df, palette='Set3') plt.yscale('log') plt.xlabel('Age of Subject', weight='bold') plt.ylabel('Number of Subjects', weight='bold') plt.show()

首先使用plt.figure()来指定图像的大小为12x8英寸，接着使用sns.set()来设置图表的样式为'darkgrid'。然后使用sns.countplot()来绘制柱状图，其中x参数指定了要绘制的数据列为'Age of Subject'，data参数是数据集，...

h = sns.catplot(x="Mean", y="Feature", data = df_, kind="bar", height=20, aspect=1.9, palette='Blues_r') # height调整合适的字体大小 h.ax.set_xticks([0,0.1,0.2,0.3]) sns.color_palette('bright') # choose from colorblind, bright or muted plt.show()

sns.color_palette('bright') # 选择适合您的调色板，如colorblind、bright或muted # 显示图形 plt.show() 改进建议： 1. 确保导入了必要的库，如import seaborn as sns和import matplotlib.pyplot as plt...

import seaborn as sns import os # additional packages import sys sys.path.append(os.path.join('..', '..', 'Utilities')) try: # Import formatting commands if directory "Utilities" is available from ISP_mystyle import showData except ImportError: # Ensure correct performance otherwise def showData(*options): plt.show() return # additional packages import sys sys.path.append(os.path.join('..', '..', 'Utilities')) import ISP_mystyle sns.set(style="ticks") if __name__ == '__main__': # Load the example dataset for Anscombe's quartet df = sns.load_dataset("anscombe") # Show the results of a linear regression within each dataset sns.lmplot(x="x", y="y", col="dataset", hue="dataset", data=df, col_wrap=2, ci=None, palette="muted", size=4, scatter_kws={"s": 50, "alpha": 1}) outFile = 'Anscombes_quartet.png' showData(outFile)代码报错原因

该代码的报错原因可能是缺少了必要的模块或者文件。具体来说，代码中使用了自定义的模块 "ISP_mystyle"，但是在当前环境中找不到该模块，因此导致了 ImportError。此外，代码中还使用了 plt.show() 函数，但是在代码...

plt.figure(figsize=(19,6)) ax=sns.countplot( t_data['_date_month'], saturation =1, palette=sns.color_palette(palette='OrRd_d',desat=0.9,n_colors=12), ) plt.title('Number of monthly reviews of HEYTEA',fontsize=30) plt.xlabel('Month',fontsize=30) plt.ylabel("Count",fontsize=30) plt.savefig('file/pic/每月评价数.png',dpi=1000)

- sns.countplot(t_data['_date_month'], saturation=1, palette=sns.color_palette(palette='OrRd_d', desat=0.9, n_colors=12)) 绘制柱状图，其中 t_data['_date_month'] 指定了评价数据中的月份，saturation...

import seaborn as sns import os import matplotlib.pyplot as plt # additional packages import sys sys.path.append(os.path.join('..', '..', 'Utilities')) try: # Import formatting commands if directory "Utilities" is available from ISP_mystyle import showData except ImportError: # Ensure correct performance otherwise def showData(*options): plt.show() return # additional packages import sys sys.path.append(os.path.join('..', '..', 'Utilities')) import ISP_mystyle sns.set(style="ticks") if __name__ == '__main__': # Load the example dataset for Anscombe's quartet df = sns.load_dataset("anscombe") # Show the results of a linear regression within each dataset sns.lmplot(x="x", y="y", col="dataset", hue="dataset", data=df, col_wrap=2, ci=None, palette="muted", size=4, scatter_kws={"s": 50, "alpha": 1}) outFile = 'Anscombes_quartet.png' showData(outFile)代码解释

这段代码使用了 Seaborn 库来绘制 Anscombe's quartet 数据集中的四个子集的线性回归结果。具体来说，代码使用了 lmplot 函数来绘制每个子集的散点图和回归线，并使用 col 和 col_wrap 参数将图像排列成两列。...

plt.figure(figsize=(14,10)) sns.set(style='darkgrid') sns.boxplot(data=df[['Time spent on Online Class','Time spent on self study','Time spent on fitness', 'Time spent on sleep','Time spent on social media', 'Time spent on TV']], orient='h', palette='Set3') plt.yticks(weight='bold') plt.show()

其中，DataFrame 的名称为 df，使用了 figsize 参数来设置图形的大小，sns.set() 函数用于设置 Seaborn 库的样式，palette 参数指定了调色板的颜色，plt.yticks() 函数用于设置 y 轴刻度的字体加粗，最后使用 plt....

sns.set(font_scale=1.5) sns.heatmap(plv_tb, vmin=plv_tb.min().min(), vmax=plv_tb.max().max(), cmap=sns.color_palette("RdYlBu_r", n_colors=256), annot=True, fmt='g', annot_kws={"size": 10})指定标签字体为仿宋

您可以使用Matplotlib中的rcParams设置字体，首先导入Matplotlib库： python import matplotlib.pyplot as plt 然后使用rcParams设置字体： python plt.rcParams['font.family'] = 'FangSong' ...

plt.figure(figsize=(8, 6)) sns.set(style="whitegrid") sns.barplot(x=up_label_count['ratio'], y=up_label_count.index, palette="Blues_d") plt.rcParams["font.family"] = "Microsoft YaHei" plt.xlabel("占比", fontproperties="Microsoft YaHei", size=12) plt.ylabel("涨幅（%）", fontproperties="Microsoft YaHei", size=12) plt.title("股价上涨的公司涨幅分布", fontproperties="Microsoft YaHei", size=14) plt.savefig('market_value_top_10.png', dpi=300, bbox_inches='tight')如何修改颜色

sns.barplot(x=up_label_count['ratio'], y=up_label_count.index, palette=palette) 这里的palette列表中包含了5种颜色，分别对应不同的柱子。您可以自行修改颜色和数量，以满足您的需求。

# Set Seaborn Style sns.set(style='white', context='notebook', palette='deep')

sns.set(style='white', context='notebook', palette='deep') 这段代码将设置 Seaborn 的样式为白色背景，使用 notebook 上下文，并选择了一个深色调色板。这些设置将应用于后续的图表绘制操作中。

y_pred = xgb_model.predict(X_test) cm = confusion_matrix(y_test,y_pred) fig, ax= plt.subplots(figsize=(10,10)) cmap=sns.cubehelix_palette(start=1.5,rot=3,gamma=0.8,as_cmap=True) sns.heatmap(cm,annot=True,fmt='g',cmap=cmap,linewidths=1.5,annot_kws={'size':20,'weight':'bold', 'color':'red'}) ax.set_xlabel('Predicted labels') ax.set_ylabel('True labels') ax.set_title('Confusion Matrix') plt.setp(ax.get_yticklabels() , rotation = 360) plt.xticks(fontsize=20) plt.yticks(fontsize=20) ax.xaxis.set_ticklabels(['未流失', '流失']) ax.yaxis.set_ticklabels(['未流失', '流失']) plt.show()

这段代码的作用是使用XGBoost模型对测试数据进行预测，并生成混淆矩阵可视化图。混淆矩阵可以帮助我们评估模型的性能，特别是在处理分类问题时。其中，y_test是测试数据的真实标签，y_pred是XGBoost模型对测试数据的...

import numpy as np import scipy.stats as ss import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns df=pd.read_excel("./tmp_apply.xlsx") sns.set_context(font_scale=20) plt.rcParams['font.family'] = 'FangSong' plv_tb=pd.pivot_table(df,values="sale",index=["FactoryName","JiJXH"],columns=["Xian"],aggfunc=np.mean) fig, ax = plt.subplots(figsize=(200,10)) sns.heatmap(plv_tb,vmin=plv_tb.min().min(), vmax=plv_tb.max().max(),cmap=sns.color_palette("RdYlBu",n_colors=10),annot=True, fmt='g', annot_kws={"size": 20}, ax=ax) plt.subplots_adjust(left=0, bottom=0) # 调整左边和底部的距离 plt.show()热力图和色阶图之间距离还是没有变小

sns.heatmap(plv_tb,vmin=plv_tb.min().min(), vmax=plv_tb.max().max(),cmap=sns.color_palette("RdYlBu",n_colors=10),annot=True, fmt='g', annot_kws={"size": 10}, ax=ax) plt.tight_layout() plt.show() ...

import numpy as np import scipy.stats as ss import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns df=pd.read_excel("./tmp_apply.xlsx") sns.set_context(font_scale=20) plt.rcParams['font.family'] = 'FangSong' plv_tb=pd.pivot_table(df,values="sale",index=["FactoryName","JiJXH"],columns=["Xian"],aggfunc=np.mean) plt.figure(figsize=(200,10)) sns.heatmap(plv_tb,vmin=plv_tb.min().min(), vmax=plv_tb.max().max(),cmap=sns.color_palette("RdYlBu",n_colors=10),annot=True, fmt='g', annot_kws={"size": 20}) plt.show()设置热力图和色阶轴距离距离

sns.heatmap(plv_tb,vmin=plv_tb.min().min(), vmax=plv_tb.max().max(),cmap=sns.color_palette("RdYlBu",n_colors=10),annot=True, fmt='g', annot_kws={"size": 20}, ax=ax) plt.subplots_adjust(left=0.2, ...

import numpy as np import scipy.stats as ss import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns df=pd.read_excel("./test.xlsx") sns.set_context(font_scale=30) plt.rcParams['font.family'] = 'FangSong' plt.figure(figsize=(100,1000)) min_val = df.loc[:, ["FactoryName", "JiJXH"]].values.min() max_val = df.loc[:, ["FactoryName", "JiJXH"]].values.max() sns.heatmap(df,vmin=min_val, vmax=max_val,cmap=sns.color_palette("RdYlBu",n_colors=10),annot=True, fmt='g', annot_kws={"size": 20}) plt.show()提示could not convert string to float，怎么修改

sns.heatmap(df_numeric, vmin=min_val, vmax=max_val, cmap=sns.color_palette("RdYlBu",n_colors=10), annot=True, fmt='g', annot_kws={"size": 20}) plt.show() 2. 将非数值型的列转化为数值型： ...

sns.heatmap(plv_tb, vmin=plv_tb.min().min(), vmax=plv_tb.max().max(), cmap=sns.color_palette("RdYlBu_r", n_colors=256), annot=True, fmt='g', annot_kws={"size": 10})指定标签字体

sns.heatmap(plv_tb, vmin=plv_tb.min().min(), vmax=plv_tb.max().max(), cmap=sns.color_palette("RdYlBu_r", n_colors=256), annot=True, fmt='g', annot_kws={"size": 10}) 这将设置所有标签的字体大小为...

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