做网站好看的旅行背景图片,域名能免费申请吗,重庆舞台搭建招聘,东莞网站建设及外包使用Matplotlib和Seaborn进行绘制箱线图和热力图。箱线图箱线图(boxplot)又称盒式图#xff0c;可以显示数据的分散情况#xff0c;由五个数值点组成#xff1a;最大值(max)-上界、最小值(min)-下界、中位数(median)和上下四分位数(Q1, Q3)。它可以帮我们分析出数据的差异性… 使用Matplotlib和Seaborn进行绘制箱线图和热力图。箱线图箱线图(boxplot)又称盒式图可以显示数据的分散情况由五个数值点组成最大值(max)-上界、最小值(min)-下界、中位数(median)和上下四分位数(Q1, Q3)。它可以帮我们分析出数据的差异性、离散程度和异常值等。 # 数据准备# ⽣成0-1之间的10*4维度数据(10行4列的数组)import numpy as npdata np.random.normal(size(10,4))lables [A, B, C, D]# ⽤Matplotlib画箱线图# boxplot(x,labelsNone)函数x代表绘图数据labels是缺省值可以为箱线图添加标签。import matplotlib.pyplot as pltplt.boxplot(data, labelslables) #注意单词labels和lablesplt.show()# ⽤Seaborn画箱线图# boxplot(xNone,yNone,dataNone)函数。data为DataFrame类型x、y是data中的变量。import seaborn as snsimport pandas as pddf pd.DataFrame(data, columnslables)sns.boxplot(datadf)plt.show()运行结果热力图热力图(heat map)是一种矩阵表示方法其中矩阵中的元素值用颜色来代表不同的颜色代表不同大小的值。通过颜色的深浅就能直观地知道某个位置上数值的大小。另外也可以某个位置上的颜色与其他位置颜色进行比较是一种非常直观的多元变量分析方法。1、基本热力图2、设置热力图区间 3、颜色差异更大的原因4、使用Seaborn自带数据一般使用Sarborn中的sns.heatmap(data)函数绘制我们使用Seaborn中自带的数据集flights该数据集记录了1949年到1960年期间每个月的航班乘客的数量。一般可能会出网络问题导致的失败。https://github.com/mwaskom/seaborn-data运行结果5、指定调色板小作业1、Seaborn数据集中自带了car_crashes数据集这是一个国外车祸的数据集对这个数据集进行成对关系的探索。并用Seaborn画二元变量(xtotal,yspeeding)分布图如果想要画散点图核密度图Hexbin图该怎样写.请添加小编,回复关键词[数据可视化],-今日互动-你学会了吗欢迎文章下方留言互动如果对你有帮助的话❤️来个「转发朋友圈」和「在看」是最大的支持❤️
