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

时间: 2023-11-09 14:08:05 浏览: 182
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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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

在代码中,第17行中的参数 'datb' 应该是 'data',所以需要将其修改为 'data'。 修改后的代码如下: ```python 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 from sklearn.metrics import classification_report data=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() ```

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()

这段代码同样使用了Seaborn库进行可视化,绘制了一个带有分组和标签的计数图,展示了用户基本特征中年龄和性别之间的关系。代码中首先使用FontProperties类指定了字体的路径和大小,用于设置中文字符的显示。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数据。palette参数指定了颜色的调色板,用于美化图表。接下来,使用xticks方法和rotation参数指定了x轴的刻度标签和旋转角度。最后,使用legend方法添加图例,指定了标签的名称。通过这样的可视化方式,我们可以更好地观察不同年龄段和性别之间的分布情况,从而更好地理解用户群体的特征和规律。
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