sns.regplot(x=col, y='target', data=data_train, ax=ax, scatter_kws={'marker': '.', 's': 3, 'alpha': 0.3}, line_kws={'color': 'k'})

时间: 2023-12-30 12:06:06 浏览: 153
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plot-number-train.rar_plot data_site:www.pudn.com_train_标号 matla

这是一个使用 seaborn 库中的 regplot 函数进行数据可视化的代码片段。其中，x 表示要绘制的横坐标列的名称，y 表示要绘制的纵坐标列的名称，data_train 是要绘制的数据集，ax 表示要绘制的子图对象，scatter_kws 是散点图的参数设置，line_kws 是回归线的参数设置。具体的参数含义可以查看 seaborn 官方文档。
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import warnings warnings.filterwarnings("ignore") %matplotlib inline sns.distplot(train_data['V0'],fit=stats.norm) ax=plt.subplot(1,2,2) res = stats.probplot(train_data['V0'], plot=plt) ax=plt.subplot(train_rows,train_cols,i) sns.distplot(train_data[col],fit=stats.norm) res = stats.probplot(train_data[col], plot=plt) ax = sns.kdeplot(train_data['V0'], color="Red", shade=True) ax = sns.kdeplot(test_data['V0'], color="Blue", shade=True) ax = ax.legend(["train","test"]) sns.regplot(x='V0', y='target', data=train_data, ax=ax, scatter_kws={'marker': '.', 's':3, 'alpha':0.3}, line_kws={'color': 'k'} ); sns.distplot(train_data['V0'].dropna()) ax = sns.kdeplot(train_data[col], color="Red", shade=True) sns.regplot(x=col, y='target', data=train_data, ax=ax, scatter_kws={'marker':'.','s':3,'alpha':0.3}, line_kws={'color':'k'}); data_train1 = train_data.drop(['V5','V9','V11','V17','V22','V28'],axis=1) train_corr = data_train1.corr() train_corr 解释每一行代码的意思

15. sns.regplot(x=col, y='target', data=train_data, ax=ax, scatter_kws={'marker':'.','s':3,'alpha':0.3}, line_kws={'color':'k'})：使用seaborn库绘制训练数据集中某一列与'target'列之间的回归关系图。...

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plt.scatter(x_vals, y_vals, marker='.')

As an AI language model, I cannot display images or plots. However, the given code is a scatter plot which will plot the values in x_vals and y_vals with a dot marker.

data = iris_data.data X = [x[0] for x in data] Y = [x[1] for x in data] # plt.scatter(X, Y, c=iris_data.target, marker='x')

这段代码的作用是从一个名为iris_data的数据中取出数据，并创建两个新的列表X和Y。X列表中的元素是iris_data中data列表中每个子列表的第0个元素，Y列表中的元素是iris_data中data列表中每个子列表的第1个元素。

UserWarning: No data for colormapping provided via 'c'. Parameters 'cmap' will be ignored node_collection = ax.scatter(

ax.scatter(x_data, y_data, c=node_values, cmap='your_cmap') # 将color_column传入c参数 如果没有颜色数据可用，则可以移除c参数，或者直接设置所有点的颜色，如ax.scatter(..., color='black')。

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plt.scatter(x, y, s=None, c=None, marker=None, cmap=None, norm=None, vmin=None, vmax=None, alpha=None, linewidths=None, verts=None, edgecolors=None, *, data=None, **kwargs)是matplotlib库中pyplot子库的...

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def scatter(self): self.scatter_frame = Frame(self.init_window_name) # 创建一个竖直滚动条 scrollbar = Scrollbar(self.scatter_frame, orient=tk.VERTICAL) scrollbar.pack(side=tk.RIGHT, fill=tk.Y) self.scatter_frame.place(x=10, y=460, width=750, height=310) fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111) pd.plotting.scatter_matrix(self.df,alpha = 0.3,figsize = (10,10),grid = True,ax = ax) self.scatter_view = FigureCanvasTkAgg(fig,master = self.scatter_frame) self.scatter_view.draw() self.scatter_view.get_tk_widget().pack(side=tk.TOP, fill=tk.BOTH, expand=1) # 将滚动条绑定到FigureCanvasTkAgg上 self.scatter_view.configure(yscrollcommand=scrollbar.set) scrollbar.config(command=self.scatter_view.yview)我想在self.scatter_view画布上加一个滚轮，让图片不要被压缩显示，怎么改代码？

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sns.regplot(x, y, data=None, x_estimator=None, x_bins=None, order=1, ci=95, truncate=False, scatter=True, fit_reg=True, ci_func=<function ci from...>) 其中，参数含义如下： - x：指定 x 轴变量； ...

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这段代码是用于绘制散点图的，其中 x_train 和 y_train 是训练数据的特征和标签，x_test 和 y_test 是测试数据的特征和标签。plt.scatter() 函数用于绘制散点图，label 参数是用于给不同的散点图起名称，方便在图例...

data.plot.scatter(x='Global_Sales', y='Year',color='darkslateblue'); plt.show()

1. data.plot.scatter(x='Global_Sales', y='Year',color='darkslateblue')：这行代码使用plot.scatter函数绘制散点图，x轴为全球销售额，y轴为年份，散点的颜色设置为深蓝色。 2. plt.show()：这行代码显示...

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其中，x_train 是一个形状为 (n_samples, 3) 的数组，表示三维空间中的 n_samples 个数据点的坐标；y_train 是一个形状为 (n_samples,) 的数组，表示每个数据点所属的类别。散点图中每个点的颜色由 y_train 中对应的...

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