解释sns.histplot(data=df, x=df[col_list[i]], hue='LUNG_CANCER')

时间: 2024-06-04 12:12:03 浏览: 165
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hue_shift.zip_RGB to HIS matlab_hue shift_shiftHue_ue中的hue shift

这段代码使用seaborn库中的histplot函数，对于数据框df中的列col_list[i]的数据进行直方图绘制，并且使用hue参数将数据按照LUNG_CANCER列的不同取值进行颜色区分。具体来说，直方图是一种用于展示数据分布情况的图表，x参数指定绘制直方图所使用的数据列，hue参数指定将数据按照LUNG_CANCER列的不同取值进行颜色区分。
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f,[ax1,ax2,ax3]=plt.subplots(1,3,figsize=(20,5)) sns.countplot(x='BusinessTravel',hue='Attrition',data=train_data,ax=ax1) sns.countplot(x='Department',hue='Attrition',data=train_data,ax=ax2) sns.countplot(x='Gender',hue='Attrition',data=train_data,ax=ax3) ax1.set_title('Business特征分析') ax2.set_title('Depeartment特征分析') ax3.set_title('Gender特征分析') f.suptitle('定类数据类型特征分析',size=20,y=1.1) f,[ax1,ax2]=plt.subplots(1,2,figsize=(20,5)) sns.countplot(x='MaritalStatus',hue='Attrition',data=train_data,ax=ax1) sns.countplot(x='OverTime',hue='Attrition',data=train_data,ax=ax2) ax1.set_title('MaritalStatus特征分析') ax2.set_title('OverTime特征分析') plt.show()

首先通过plt.subplots()方法创建一个1行3列的子图和一个大小为20x5的figure对象，然后分别使用sns.countplot()方法和不同的子图对象ax1、ax2、ax3来绘制三个特征的计数图，并设置图表标题和主标题。接下来再创建一个...

运行plt.figure(figsize=(12,10)) sns.scatterplot(x='GEO_LON', y='GEO_LAT', hue='DISTRICT_ID', data=df[(df['OFFENSE_CATEGORY_ID'] == 'murder')]) 出现 AttributeError: 'str' object has no attribute 'view'的报错

请检查您提供给 sns.scatterplot 的数据是否正确。您可以尝试将 GEO_LON， GEO_LAT 和 DISTRICT_ID 的数据类型转换为数值型或分类型，看看是否解决了这个问题。您可以使用 pd.to_numeric() 或 astype() ...

sns.histplot(creditcard,x="AGE",hue="SEX",bins=50,stat="density")#——————sns.histplot()作用是绘制直方图

sns.histplot()是Seaborn库中用于绘制直方图的函数。在这个例子中，它会使用数据框creditcard中的年龄（AGE）列作为x轴，并使用性别（SEX）列作为颜色标记（hue），将数据分成50个区间（bins）。stat="density...

sns.lineplot(data=df, x="pre_array", y="test_labels", hue="event")中的 hue="event")是什么

sns.lineplot(data=df, x="date", y="sales", hue="location") 在这个版本的代码中，我们创建了一个包含日期、销售额和销售地点三列的示例数据帧。我们将 location 列作为 hue 参数的值传递给 sns.line...

sns.lineplot(data=df, x="pre_array", y="test_labels", hue="event") NameError: name 'sns' is not defined

在这个例子中，似乎您没有导入 seaborn 库，因此在使用 sns.lineplot 函数时会出现 NameError: name 'sns' is not defined 错误。 您可以通过在代码的开头添加以下导入语句来解决这个问题： python ...

PCA_df = pd.DataFrame(PCAPipeline.fit_transform(X_train)) y_train.reset_index(drop=True, inplace=True) PCA_df = pd.concat([PCA_df, y_train], axis=1, ignore_index=True ) PCA_df.head()； plt.figure(figsize=(8,8)) sns.scatterplot(PCA_df[0],PCA_df[1],hue=PCA_df[3],palette=sns.color_palette("tab10", 2)) plt.show()

其中，PCA_df是降维后的数据，X_train是原始数据，y_train是对应的标签，PCAPipeline是PCA模型的Pipeline。第一行代码使用fit_transform函数将训练数据进行降维，第二行代码将标签的索引重置并与降维后的数据进行...

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

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。代码还使用了 ISP_mystyle 模块中的 showData 函数来保存图像并显示。最终，代码会将绘制好的图像...

g = sns.FacetGrid(unpaid, col="下单入口", hue="短信催款次数", sharex=True, sharey=True, col_wrap=2, palette="husl", height=6, aspect=1.5)有两列图，如何把plt.axvline(x=2, color='r', linestyle='--')放进两列图里

g = sns.FacetGrid(unpaid, col="下单入口", hue="短信催款次数", sharex=True, sharey=True, col_wrap=2, palette="husl", height=6, aspect=1.5) g.map(plt.scatter, "逾期", '需付金额', alpha=0.7, s=30) # 对...

ax =sns.displot(data = df,x = salary ,hue = experience_level ,multiple=stack,height=5,aspect = 2) plt.xlim(df[ salary ].min(),np.percentile( df[ salary ],85))

具体来说，使用了Seaborn库中的displot函数，将数据集df中的薪资列作为x轴，经验水平列作为hue参数，multiple参数设置为stack表示堆叠显示，height和aspect参数用于控制图形的大小和比例。同时，使用plt.xlim函数...

PCA_df = pd.DataFrame(PCAPipeline.fit_transform(X_train)) y_train.reset_index(drop=True, inplace=True) PCA_df = pd.concat([PCA_df, y_train], axis=1, ignore_index=True ) PCA_df.head() plt.figure(figsize=(8,8)) sns.scatterplot(PCA_df[0],PCA_df[1],hue=PCA_df[3],palette=sns.color_palette("tab10", 2)) plt.show() 对这段代码所输出的图进行分析

其中，PCA_df 是一个 DataFrame，存储了训练集经过 PCA 降维后得到的前两个主成分的值，以及对应的目标变量（y_train）。接着，使用 seaborn 库绘制了散点图，其中 x 轴为第一个主成分的值，y 轴为第二个主成分的值...

g=sns.FacetGrid(unpaid,col="下单入口",hue="短信催款次数",sharex=True, sharey=True,col_wrap=2,palette="husl",height=6,aspect=1.5) #plt.suptitle("细分市场&4g流量&5g流量&label") plt.axhline.axvline(x=2, color='r', linestyle='--') plt.axhline.axvline(x=9, color='r', linestyle='--') plt.axhline.axvline(x=16, color='r', linestyle='--') g.map(plt.scatter,"逾期",'需付金额',alpha=0.7,s=30) #plt.xticks(rotation=90) g.add_legend() 'function' object has no attribute 'axvline'

g = sns.FacetGrid(unpaid, col="下单入口", hue="短信催款次数", sharex=True, sharey=True, col_wrap=2, palette="husl", height=6, aspect=1.5) plt.axhline(y=2, color='r', linestyle='--') plt.axhline(y=9, ...

修改代码错误： plt.plot(pre_array, 'g') plt.plot(test_labels, "r") df = pd.DataFrame({'pre_array': pre_array, 'test_labels': test_labels}) sns.lineplot(data=df, x="pre_array", y="test_labels", hue="event") plt.title('LSTM test mae: ' + str(loss_mae.item())) plt.savefig("lstm_test.png") plt.show()

sns.lineplot(data=df, x="pre_array", y="test_labels", hue="event") plt.title('LSTM test mae: ' + str(loss_mae.item())) plt.savefig("lstm_test.png") plt.show() 首先，我们定义了一个名为 "event" 的...

如何把plt.xticks(rotation=90)应用在g=sns.FacetGrid(finished,col="下单入口",hue="是否预付订单",sharex=True, sharey=True,col_wrap=2,palette="husl",height=6,aspect=2) g.map(plt.scatter,"用车时间_ymd",'乘客付款金额',alpha=0.7,s=24)

要将 plt.xticks(rotation=90) 应用于 FacetGrid，可以在 g.map() 方法中添加一个函数，用于设置 x 轴标签的旋转角度。 以下是一个示例代码： python import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as ...

# 聚类结果散点图（分类） #预测类别 X1_scaled = preprocessing.scale(data_1) #利用cluster的KMeans方法构建3个类的分类器，并对X1_scaled进行预测 kmeans = cluster.KMeans(n_clusters=3) pred = kmeans.fit_predict(X1_scaled) pred=pd.cut(pred,[-0.5,0.5,1.5,2.5],labels=["类别1","类别2","类别3"]) #取"内核长"和"内核宽"两维数据和对应的预测类别数据 df=pd.DataFrame("内核长":data_1['内核长'],"内核宽":data_1['内核宽'],"类别":pred) #绘制图形 sns.set(style="white") plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] plt.rcParams['font.family']=['sans-serif'] fig,ax=plt.subplots(figsize=(10,5)) sns.scatterplot(x='内核长',y='内核宽',hue="类别",data=df,palette="Set2",sizes=50) plt.legend(bbox_to_anchor=(1,1),frameon=False) plt.show()

sns.scatterplot(x='内核长', y='内核宽', hue="类别", data=df, palette="Set2", sizes=50) plt.legend(bbox_to_anchor=(1, 1), frameon=False) plt.show() 以上代码中，我们使用了pandas和seaborn库来处理和...

from sklearn.datasets import load_iris, fetch_20newsgroups import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd from pylab import mpl mpl.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"] mpl.rcParams["axes.unicode_minus"] = False iris = load_iris() iris_data = pd.DataFrame(data=iris.data, columns=['Sepal_Length', 'Sepal_Width', 'Petal_Length', 'Petal_Width']) iris_data['target'] = iris.target print(iris_data) def plot_iris(iris, col1, col2): sns.lmplot(x=col1, y=col2, data=iris, hue="target", fit_reg=False) plt.xlabel(col1) plt.ylabel(col2) plt.title('鸢尾花种类分布图') plt.show() plot_iris(iris_data, 'Sepal_Width', 'Petal_Length')请根据上述代码写一份详细解析

sns.lmplot(x=col1, y=col2, data=iris, hue="target", fit_reg=False) plt.xlabel(col1) plt.ylabel(col2) plt.title('鸢尾花种类分布图') plt.show() plot_iris(iris_data, 'Sepal_Width', 'Petal_Length') ...

sns.countplot(x="month", hue="customer_type", data=orders)怎么按每一个customer_type中占比的多少进行排序

可以使用order参数，设置为sns.countplot(x="month", hue="customer_type", data=orders, order=orders['customer_type'].value_counts().index)。这样就会按照customer_type中占比的多少进行排序。

sns.histplot(creditcard,x='AGE',hue='SEX',bins=50,stat='density')是什么意思

这段代码使用seaborn库中的sns.histplot()函数绘制了一个关于信用卡数据集中不同性别年龄分布的直方图。其中，x='AGE'表示将年龄作为横轴变量，hue='SEX'表示按照性别进行数据分类，bins=50表示将年龄数据分成50个...

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