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

这是一个设置 Seaborn 样式的代码片段。Seaborn 是一个用于绘制统计数据可视化的 Python 库，它提供了一些预定义的样式和颜色调色板。

import seaborn as sns

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。

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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：

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。