seaborn distplot没有输出 - 腾讯云开发者社区

文章/答案/技术大牛

发布

数据可视化(6)-Seaborn系列 | 直方图distplot()

直方图 seaborn.distplot() 直方图，质量估计图，核密度估计图该API可以绘制分别直方图和核密度估计图，也可以绘制直方图和核密度估计图的合成图通过设置默认情况下，是绘制合成图，设置情况图下...： hist=True:表示要绘制直方图(默认情况为True)，若为False，则不绘制 kde=True:表示要绘制核密度估计图(默认情况为True),若为False,则绘制函数原型 seaborn.distplot...(x,kde=True,hist=False) plt.show() [sc38fvgxwr.png] import pandas as pd import seaborn as sns import...(x) plt.show() [yxcjauywvf.png] import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt import numpy as...np sns.set() #构建数据 np.random.seed(0) x = np.random.randn(100) """ 案例3：绘制核密度估计和地图 """ sns.distplot(x,

15.5K0 2

seaborn绘图入门2（distplot+kdeplot+jointplot+set_style）

4. distplot(a=,kde=False)，直方图 kernel density estimate (KDE) kde不写，或者为True，会出现曲线 # 直方图 Histogram filepath...= "iris.csv" iris_data = pd.read_csv(filepath, index_col='Id') print(iris_data.head()) sns.distplot(...pd.read_csv(iris_ver_file, index_col="Id") iris_vir_data = pd.read_csv(iris_vir_file, index_col="Id") sns.distplot...(a=iris_set_data["Petal Length (cm)"], label="iris_setosa", kde=False) sns.distplot(a=iris_ver_data['...Petal Length (cm)'], label="Iris-versicolor", kde=False) sns.distplot(a=iris_vir_data['Petal Length (

9603 0

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

详解seaborn可视化中的kdeplot、rugplot、distplot与jointplot

Python大数据分析一、seaborn简介 seaborn是Python中基于matplotlib的具有更多可视化功能和更优美绘图风格的绘图模块，当我们想要探索单个或一对数据分布上的特征时，可以使用到...seaborn中内置的若干函数对数据的分布进行多种多样的可视化。...本文以jupyter notebook为编辑工具，针对seaborn中的kdeplot、rugplot、distplot和jointplot，对其参数设置和具体用法进行详细介绍。...cmap='Blues', shade=True, shade_lowest=False) 可以看到这时最低密度估计曲线之外的区域没有被调色方案所浸染...seaborn中的distplot主要功能是绘制单变量的直方图，且还可以在直方图的基础上施加kdeplot和rugplot的部分内容，是一个功能非常强大且实用的函数，其主要参数如下： a：一维数组形式

6.1K3 2

（数据科学学习手札62）详解seaborn中的kdeplot、rugplot、distplot与jointplot

一、简介　　seaborn是Python中基于matplotlib的具有更多可视化功能和更优美绘图风格的绘图模块，当我们想要探索单个或一对数据分布上的特征时，可以使用到seaborn中内置的若干函数对数据的分布进行多种多样的可视化...，本文以jupyter notebook为编辑工具，针对seaborn中的kdeplot、rugplot、distplot和jointplot，对其参数设置和具体用法进行详细介绍。 ...可以看到这时最低密度估计曲线之外的区域没有被调色方案所浸染。　　...三、distplot 　　seaborn中的distplot主要功能是绘制单变量的直方图，且还可以在直方图的基础上施加kdeplot和rugplot的部分内容，是一个功能非常强大且实用的函数，其主要参数如下...四、jointplot 　　之所以按照kdeplot-rugplot-distplot的顺序来介绍是因为distplot中涉及到kdeplot与rugplot中的相关内容，而本文最后要介绍的函数jointplot

3.9K5 0

多次grep 没有看到输出

tail -f xxx.log | grep aaaa | grep bbbb 发现没有日志输出但log中的那条记录包含aaaa 和 bbbb，就是说tail -f xxx.log | grep aaaa...可以输出，tail -f xxx.log | grep bbbb可以输出对日志记录做多次grep过滤输出，格式如下： tail -f log | grep xxx | grep yyy 发现grep失效...，无法做正确输出。...不管具体值多少，只有buffer_size满了，才会看到输出。在操作里 >>file 这个操作也是全缓冲的。...grep当带上了 --line-buffer 的时候，每输出一行，就刷新一次。在unix里，块设备和普通文件，以及管道都是全缓冲的。

2.4K8 0

NumPy 正态分布与 Seaborn 可视化指南

size：输出数组的形状。...示例：绘制服从正态分布的数据的分布图：import seaborn as snsimport numpy as npdata = np.random.normal(size=1000)sns.distplot...比较不同标准差下正态分布形状的变化sns.distplot(np.random.normal(size=1000, scale=1), label="σ=1")sns.distplot(np.random.normal...的 distplot() 函数绘制了它们的分布图。...在第二个练习中，我们生成了三个服从正态分布的数据集，分别设置标准差为 1、2 和 3，并使用 Seaborn 的 distplot() 函数绘制了它们的分布图。

5480 0

Python-Seaborn 17个超好看图表绘制

Seaborn简介定义 Seaborn是一个基于matplotlib且数据结构与pandas统一的统计图制作库。Seaborn框架旨在以数据可视化为中心来挖掘与理解数据。...以csv格式为例） dataset = pd.read_csv('dataset.csv') 设置画布 #设置一块大小为(12,6)的画布 plt.figure(figsize=(12, 6)) 输出图形...#整体图形背景样式，共5种:"white", "dark", "whitegrid", "darkgrid", "ticks" sns.set_style('white') #以条形图为例输出图形...axes.unicode_minus'] = False # 解决保存图像是负号'-'显示为方块的问题 sns.set_style('white') #设置图形背景样式为white 直方图 #语法 ''' seaborn.distplot...()输出直方图，默认拟合出密度曲线 plt.figure(figsize=(10, 6)) #设置画布大小 rate = df['评分'] sns.distplot(rate,color="salmon

3.8K1 0

NumPy 泊松分布模拟与 Seaborn 可视化技巧

其中：e^(-λ)：表示没有事件发生的概率。(λ^k)：表示 k 次事件发生的概率。k!：表示 k 个元素的阶乘，即 k × (k - 1) × (k - 2) × ... × 2 × 1。...size：输出数组的形状。...示例：绘制平均速率为 7 的事件在 1000 个时间间隔内发生的次数分布：import seaborn as snsimport numpy as npdata = np.random.poisson(...示例：比较泊松分布和正态分布的形状：import seaborn as snsimport numpy as nplam = 50# 生成泊松分布数据data_poisson = np.random.poisson...解决方案import seaborn as snsimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt# 1.

6521 0

Python中得可视化：使用Seaborn绘制常用图表

我们将在代码中使用sns.distplot()来绘制分布图。...Rating列数根据上面的输出，由于“只有18岁以上的成年人”和“未分级”的数量比其他的要少得多，我们将从内容分级中删除这些类别并更新数据集。...now using a jointplot sns.pairplot(pstore[['Reviews', 'Size', 'Price','Rating']]) plt.show() 上面图形的输出图形是这样的...如果我们在代码中没有提到annot，那么它的默认值为False。 Seaborn还支持其他类型的图形，如折线图、柱状图、堆叠柱状图等。...但是，它们提供的内容与通过matplotlib创建的内容没有任何不同。结论这就是Seaborn在Python中的工作方式以及我们可以用Seaborn创建的不同类型的图形。

7.7K3 0

利用Python的Seaborn快速完成数据可视化

直方图：现在用seaborn.distplot()来制作直方图，观察之间的差异 # 对上表的prglngth列做一个直方图 import matplotlib.pyplot as plt import...notebook里作图，需要用到这个命令 sns.distplot(births['prglngth']) sns.plt.show() ?...sns.distplot(births['prglngth'], kde=False) sns.plt.show() ? 那么Pandas与Seaborn之间有什么区别呢？...Pandas的作图函数并没有太多的参数来调整图形，所以你必须要深入了解matplotlib 3....('dark') # 该图使用黑色为背景色 sns.distplot(births['prglngth'], kde=False) # 不显示密度曲线 sns.axlabel

1.1K1 0

机器学习之数据之美

机器学习之数据之美 0.说在前面 1.单变量分布 2.双变量分布 3.作者的话 0.说在前面昨天看了一下机器学习的东西，发现在做特征工程时，需要用到seaborn的可视化方法。...如果不设置seed，则每次会生成不同的随机数 np.random.seed(sum(map(ord,"distributions"))) 【绘制默认图】 distplot，seaborn的displot...(size=100) print(data) sns.distplot(data) data结果输出 [ 0.42852369 1.19133255 -0.45820746 -1.85860798...看到上图感觉对数值范围发生了变化，这里使用cut参数，与上面的几张图的范围对比，会发西安并没有变化，只是当bw为2时，使得范围扩大了，这样所产是的结果是：默认图看似区间范围变了，实际没变！...【二维核密度图】 # 也可以用 kdeplot 函数来绘制一个二维的核密度图形 # matlibplot与seaborn结合！

1.6K3 0

Python数据分析之Seaborn（变量分析绘图）

map(ord, "distributions"))) 使用sns.distplot()函数画直方图 x = np.random.normal(size=100) sns.distplot(x,kde=...False) #distplot()函数会根据输入数据自动绘制直方图你也可以通过bins自己划分直方图的切分粒度 sns.distplot(x, bins=20, kde=False) 通过fit查看数据分布的情况 x = np.random.gamma(6, size=200) sns.distplot(x...]http://seaborn.pydata.org/tutorial/categorical.html#categorical-tutorial [Regression plots]http://seaborn.pydata.org

1.2K3 1

Python简单高效的可视化神器——Seaborn

没有掌握的同学快回去学一学！...2. distplot and kdeplot seaborn.distplot() 主要用于查看单变量的分布状况。...## distplot: 单变量分布的可视化 plt.figure(figsize = (8, 6)) sns.set(font_scale = 1.6) x = np.random.randn(100...) sns.distplot(x,kde=True,rug=True,hist=True) plt.show() ?...而上面和右面选为单变量的直方图 sns.JointGrid(data=iris_data, x='sepal_length', y='sepal_width',height=10).plot(sns.regplot, sns.distplot

3.1K3 2

NumPy 二项分布生成与 Seaborn 可视化技巧

size：输出数组的形状。...每次成功概率为 0.5 的事件的成功次数：import numpy as npdata = np.random.binomial(n=10, p=0.5, size=10)print(data)可视化二项分布Seaborn...示例：绘制 100 次试验中，每次成功概率为 0.6 的事件的成功次数分布：import seaborn as snsimport numpy as npdata = np.random.binomial...示例：比较二项分布和正态分布的形状：import seaborn as snsimport numpy as npn = 100p = 0.5# 生成二项分布数据data_binomial = np.random.binomial...解决方案import seaborn as snsimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt# 1.

3510 0

使用Seaborn进行房价数据可视化

Seaborn 是一个数据可视化库，可帮助在Python中创建有趣的数据可视化。大多数数据分析需要识别趋势和建立模型。本文将帮助您开始使用 Seaborn库创建数据可视化。...Seaborn 是一个出色的数据可视化库，它让我们的生活变得轻松。...一、房屋单价/房屋面积整体分布情况 —使用图形：直方图（Distplot） sns.distplot（）结合直方图并绘制核密度估计图。这里 bin 区间大小是自动计算的。...让我们从房价数据集创建“price” 变量的 distplot。 sns.distplot(df['price'], bins=20, color='purple') ?...如上所述，散点图似乎显示房屋单价和面积之间并没有显著的相关关系。在它的顶部，我们可以看到各个变量的直方图。

1.9K1 0

009.python科学计算库seaborn(中)

qwdafedv/article/details/82854768 Var import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import seaborn...as sns sns.set() x = np.random.normal(size=100) # distplot：灵活绘制观测的单变量分布 sns.distplot(x, kde=False)...plt.show() ---- import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import seaborn as sns sns.set()...x = np.random.normal(size=100) # distplot：灵活绘制观测的单变量分布 # bins:分成20份 sns.distplot(x, bins=20, kde=False...import stats, integrate sns.set() x = np.random.gamma(6, size=100) # 数据分布情况 sns.distplot(x, fit=stats.gamma

8262 0

数据挖掘从入门到放弃（五）seaborn 的数据可视化

seaborn是一个面向对象可视化库，本次使用seaborn自带的tips（餐厅小费）数据集进行数据的分布探索，在遇到新的数据集合时候，分析问题不至于无从下手； Seaborn通过sns.set()方法实现主题风格更改...tips.head() # 针对离散值，查看值域 np.unique(tips['time']) # 针对整型特征属性describe查看常规统计 tips.describe() 1、分布图（连续性变量）：distplot...() # 1、分布图（连续性变量）：distplot() # 探究单个连续属性的分布图，使用distplot()方法，横坐标是数据，纵坐标是概率图；参照seaborn官网api： # seaborn.distplot...row="sex") g = g.map(plt.scatter, "total_bill_dollar", "tips_dollar", edgecolor="w") 11、barplot()函数若输出的值域是离散值...，我们可以将其转换成1/0的连续性，然后看特征属性的贡献度； # 11、barplot()函数，直观绘制曲线图 # 若输出值域是离散值，我们可以将其转换成1/0 # 这里值域是个连续性的，所以我们把sex

2.6K5 1

NumPy 随机数据分布与 Seaborn 可视化详解

size：输出数组的形状。...Seaborn： !...在 Seaborn 中，可以使用 sns.distplot() 函数绘制分布图。该函数接受以下参数： data：要绘制分布的数据。可以是数组、列表或 Pandas 数据框。...(1000) # 绘制分布图 sns.distplot(data) plt.show() 该代码将生成 1000 个服从标准正态分布的随机数，并使用 Seaborn 绘制它们的分布图。..., 3, 4, 4, 5, 5, 6, 7, 7, 8, 9] # 绘制分布图 sns.distplot(data, hist=False, kde=False) plt.show() 该代码将生成一个包含重复值的自定义数据数组

3511 0

Python可视化 | Seaborn教你一行代码生成数据可视化

本文会介绍seaborn中用于可视化单变量的一些函数。...中的单变量分布的最便捷方法是distplot()函数。...sns.distplot(x) distplot()中使用它。 sns.distplot(x, kde=False, rug=True) distplot()会为你自动选择参数，但是尝试更多或更少的bin可能会揭示数据的其他特征。

1.7K3 0

NumPy 随机数据分布与 Seaborn 可视化详解

size：输出数组的形状。...Seaborn：!...pip install seaborn绘制分布图分布图是一种可视化数据分布的图表。它显示了数据集中每个值的出现频率。在 Seaborn 中，可以使用 sns.distplot() 函数绘制分布图。...(1000)# 绘制分布图sns.distplot(data)plt.show()该代码将生成 1000 个服从标准正态分布的随机数，并使用 Seaborn 绘制它们的分布图。..., 4, 5, 5, 6, 7, 7, 8, 9]# 绘制分布图sns.distplot(data, hist=False, kde=False)plt.show()该代码将生成一个包含重复值的自定义数据数组

4310 0

点击加载更多

数据可视化(6)-Seaborn系列 | 直方图distplot()

seaborn绘图入门2（distplot+kdeplot+jointplot+set_style）

详解seaborn可视化中的kdeplot、rugplot、distplot与jointplot

（数据科学学习手札62）详解seaborn中的kdeplot、rugplot、distplot与jointplot

多次grep 没有看到输出

NumPy 正态分布与 Seaborn 可视化指南

Python-Seaborn 17个超好看图表绘制

NumPy 泊松分布模拟与 Seaborn 可视化技巧

Python中得可视化：使用Seaborn绘制常用图表

利用Python的Seaborn快速完成数据可视化

机器学习之数据之美

Python数据分析之Seaborn（变量分析绘图）

Python简单高效的可视化神器——Seaborn

NumPy 二项分布生成与 Seaborn 可视化技巧

使用Seaborn进行房价数据可视化

009.python科学计算库seaborn(中)

数据挖掘从入门到放弃（五）seaborn 的数据可视化

NumPy 随机数据分布与 Seaborn 可视化详解

Python可视化 | Seaborn教你一行代码生成数据可视化

NumPy 随机数据分布与 Seaborn 可视化详解

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

社区

活动

圈层

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐