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seaborn绘图入门2（distplot+kdeplot+jointplot+set_style）
5.2 jointplot(x=,y=,kind=‘kde’)，二维密度图 sns.jointplot(x=iris_data['Petal Length (cm)'], y=iris_data['Sepal
98030发布于 2020-07-13 - 来自专栏Python大数据分析
详解seaborn可视化中的kdeplot、rugplot、distplot与jointplot
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。 (x='sepal_length',y='sepal_width',data=setosa) 值得一提的是，jointplot还贴心的在图像上说明了成对变量之间的皮尔逊简单相关系数以及相关性检验的p 将kind参数设置为'reg'，为联合图添加线性回归拟合直线与核密度估计结果： ax = sns.jointplot(x='sepal_length',y='sepal_width',data=setosa , kind='reg') 修改kind为'hex'来为联合图生成六边形核密度估计： ax = sns.jointplot(x='sepal_length',y= 调大ratio参数使得边缘图更加小巧： ax = sns.jointplot(x='sepal_length',y='sepal_width',data=setosa,
6.3K32编辑于 2022-04-03 - 来自专栏生信修炼手册
jointplot快速探究两组变量的分布及关系
在seaborn中，jointplot函数提供了一种综合的可视化方案，可以同时绘制两组变量的散点图以及各自对应的直方图，基本用法如下 >>> import matplotlib.pyplot as plt >>> import seaborn as sns >>> import pandas as pd >>> df = pd.read_csv("penguins.csv") >>> sns.jointplot 下面来详细看下不同取值下的可视化形式 1. reg 用法如下 >>> sns.jointplot(data=df, x='bill_length_mm', y='bill_depth_mm', kind 结合jointplot一起使用时，是在已有可视化元素的基础上进行添加，可以通过zorder等参数指定优先级。 jointplot以及可以基本的使用需求，如果要追求灵活性，推进使用JointGrid。
2.1K41发布于 2020-10-19 - 来自专栏数据分析与可视化
数据可视化(15)-Seaborn系列 | 双变量关系图jointplot()
函数原型 seaborn.jointplot(x, y, data=None, kind='scatter', stat_func=None, color=None 则表示生成的随机数是可预测的 np.random.seed(0) # 构建数据 tips = sns.load_dataset("tips") """ 案例1： 绘制散点图，边缘为直方图：联合直方图 """ sns.jointplot 则表示生成的随机数是可预测的 np.random.seed(0) # 构建数据 tips = sns.load_dataset("tips") """ 案例2： 在联合添加回归和核密度拟合 """ sns.jointplot white", color_codes=True) """ 案例6： 随机生成300个(x,y)二维数据，并指定x,y轴 """ x, y = np.random.randn(2, 300) (sns.jointplot 则表示生成的随机数是可预测的 np.random.seed(0) # 构建数据 tips = sns.load_dataset("tips") """ 案例8： 其他一些参数的设置效果 """ sns.jointplot
6.2K00发布于 2019-10-02 - 来自专栏数据科学学习手札
（数据科学学习手札62）详解seaborn中的kdeplot、rugplot、distplot与jointplot
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 值得一提的是，jointplot还贴心的在图像上说明了成对变量之间的皮尔逊简单相关系数以及相关性检验的p值结果。 将kind参数设置为'reg'，为联合图添加线性回归拟合直线与核密度估计结果： ax = sns.jointplot(x='sepal_length',y='sepal_width',data=setosa 修改kind为'kde'来将直方图和散点图转换为核密度估计图，并将边际轴的留白大小设定为0： ax = sns.jointplot(x='sepal_length',y='sepal_width',data jointplot还支持图层叠加，如下面的例子，我们首先绘制出的联合图中kind限制为拟合线性回归直线，在此基础上利用.plot_joint方法叠加核密度估计图层： ax = (sns.jointplot
4K50发布于 2019-07-04 - 来自专栏好奇心Log
Python可视化 | Seaborn教你一行代码生成数据可视化
sns.jointplot(x="x", y="y", data=df) <seaborn.axisgrid.JointGrid at 0x7fd3f08a0a20> 六边形图 双变量的直方图叫“ 可通过matplotlib plt.hexbin函数使用，也可以在jointplot()中作为样式使用。 x, y = np.random.multivariate_normal(mean, cov, 1000).T sns.jointplot(x=x, y=y, kind="hex"); 核密度估计 _subplots.AxesSubplot at 0x7fd3f0597fd0> jointplot()函数使用JointGrid来管理图形，您可以直接使用JointGrid绘制图形。 jointplot()在绘制后返回JointGrid对象，你可以使用该对象添加更多层或调整可视化的其他属性。
1.7K30发布于 2021-11-24 - 来自专栏HsuHeinrich
分布（一）利用python绘制直方图
详细参考How to plot multiple Seaborn Jointplot in Subplot[3]。 同样的jointplot也有很多参数可以自定义，并且可以使用更为灵活的JointGrid。 这里就不赘述了，详细可以参考seaborn.jointplot[4]和seaborn.JointGrid[5]。 "], kind='hex') # 六边形核密度估计图 # 创建高级边缘图-边缘图叠加 g4 = sns.jointplot(x=df["sepal_length"], y=df["sepal_width [4] seaborn.jointplot: https://seaborn.pydata.org/generated/seaborn.jointplot.html [5] seaborn.JointGrid
1.5K10编辑于 2024-02-17 - 来自专栏数据猿
Python Seaborn (3) 分布数据集的可视化
可以使用matplotlib中的plt.scatter函数绘制散点图，它也是jointplot()函数显示的默认方式。 ? 在seaborn中，这种图用等高线图显示，可以在jointplot()中作为样式传入参数使用： ? 还可以使用kdeplot()函数绘制二维核密度图。 这样可以将这种绘图绘制到一个特定的（可能已经存在的）matplotlib轴上，而jointplot()函数只能管理自己： ? jointplot()函数使用JointGrid来管理。为了获得更多的灵活性，您可能需要直接使用JointGrid绘制图形。 jointplot()在绘制后返回JointGrid对象，您可以使用它来添加更多图层或调整可视化的其他方面： ?
2.6K10发布于 2019-03-06 - 来自专栏钱塘小甲子的博客
各种各样的图
data = np.random.multivariate_normal(mean, cov, 200) df = pd.DataFrame(data, columns=["x", "y"]) sns.jointplot 上面这个jointplot中间增加一些设置有更好的效果。 例如 sns.jointplot(x="x", y="y", data=df, kind="hex") ? sns.jointplot(x="x", y="y", data=df, kind="kde") ? = np.random.multivariate_normal(mean, cov, 200) df = pd.DataFrame(data, columns=["x", "y"]) g = sns.jointplot total_bill", y="tip", hue="smoker", col="time", row="sex", data=tips) 当然，还可以画成这样; sns.jointplot
78920发布于 2019-01-28 - 来自专栏Python数据科学
Seaborn从零开始学习教程（三）
你可以用 matplotlib 的plt.scatter 函数来绘制一个散点图，它也是jointplot() 函数显示的默认方式。 sns.jointplot(x="x", y="y", data=df) ? 在 seaborn 中，这种绘图以等高线图展示，并且可以作为 jointplot() 的一种类型参数使用。 jointplot() 函数使用 JointGrid 来管理图形。为了获得更多的灵活性，您可能需要直接使用JointGrid 绘制图形。 jointplot() 在绘制后返回 JointGrid 对象，你可以用它来添加更多层或调整可视化的其他方面： g = sns.jointplot(x="x", y="y", data=df, kind
2.4K10发布于 2018-08-06 - 来自专栏AI异构
Python数据分析之Seaborn（变量分析绘图）
_subplots.AxesSubplot at 0x1a204df5f8> 使用jointplot()函数绘制散点图 观测两个变量之间的分布关系最好用散点图 #生成数据 mean, cov = [0, 1.162682 1 0.722117 2.141580 2 0.120990 0.498821 3 -0.795773 2.085261 4 -0.614260 2.215906 sns.jointplot 更加容易查看数据的散点分布密度情况 x, y = np.random.multivariate_normal(mean, cov, 1000).T with sns.axes_style("white"): sns.jointplot
1.2K31发布于 2020-07-29 - 来自专栏光城(guangcity)
机器学习之数据之美
2.双变量分布 【jointplot】 jointplot绘制双变量分布 提供多面板图形展示两个变量之间的联合关系 以及每个轴单变量的分布情况 【散点图(Scatterplots)】 Pearsonr np.random.multivariate_normal(mean, cov, 200) data df = pd.DataFrame(data, columns=["x", "y"]) sns.jointplot 【核密度估计(Kernel density estimation)】 等高线图展示核密度估计过程来可视化双变量分布 sns.jointplot(x="x", y="y", data=df, kind=" 【JointGrid】 ''' jointplot()函数使用JointGrid来管理图形。 为了获得更多的灵活性，可以直接使用JointGrid绘制图形 ''' g = sns.jointplot(x="x", y="y", data=df, kind="kde", color="m") g.plot_joint
1.6K30发布于 2019-09-20 - 来自专栏Python大数据分析
Seaborn：一行代码生成酷炫狂拽的数据集可视化
# 生成数据 x = np.random.normal(size=100) # 数据可视化 sns.distplot(x) 双变量分布可视化 在seaborn中可视化双变量的方法是jointplot np.random.multivariate_normal(mean, cov, 200) df = pd.DataFrame(data, columns=["x", "y"]) # 数据可视化 sns.jointplot (x="x", y="y", data=df) 二维直方图 sns.jointplot(x=x, y=y, kind="hex") 核密度估计 sns.jointplot(x="x", y="y
70610编辑于 2022-04-02 - 来自专栏IT从业者张某某
seaborn从入门到精通03-绘图功能实现03-分布绘图distributional plots
它们在图形级的displot()、jointplot()和pairplot()函数中组合在一起。 图形级接口displot/jointplot/pairplot–figure-level interface 参考 displot jointplot pairplot 轴级接口histplot/ using histplot(): 第一个是jointplot()，它用两个变量的边际分布来增加一个双变量关系图或分布图。 默认情况下，jointplot()使用scatterplot()表示二元分布，使用histplot()表示边际分布: sns.jointplot(data=penguins, x="bill_length_mm ",) sns.jointplot(data=penguins, x="bill_length_mm", y="bill_depth_mm",hue="species",) sns.jointplot
1K30编辑于 2023-10-16 - 来自专栏python与大数据分析
关于数据的可视化-直方图和二维频次直方图
pd.DataFrame(data,columns=['height','weight']) # seaborn散点图 sns.set(style="white", color_codes=True) sns.jointplot (x="height",y="weight",data=pd); plt.show() image.png # seaborn线性回归图 sns.jointplot(x="height",y="weight ",data=pd, kind="reg") plt.show() image.png # seaborn六边形区间划分 sns.jointplot(x="height",y="weight",data =pd, kind="hex") plt.show() image.png # seaborn核密度图 sns.jointplot(x="height",y="weight",data=pd, kind height'], pd['weight'], cmap=cmap, n_levels=60, shade=True); plt.show() image.png # 核密度中增加数据三点 g = sns.jointplot
1.7K20编辑于 2022-03-11 - 来自专栏数据社
数据挖掘从入门到放弃（五）seaborn 的数据可视化
5、两个变量的联合分布图jointplot() # 5、两个变量的联合分布图jointplot() # 单个变量的分布探究完成后，可以做多个连续性变量之间的联合分布散点图，使用jointplot()函数 ，在x和y轴绘制分布图，在中心绘制散点图； # seaborn.jointplot(x, y, data=None, kind='scatter', stat_func=None, color=None dropna=True, xlim=None, ylim=None, joint_kws=None, marginal_kws=None, annot_kws=None, **kwargs) sns.jointplot (x="total_bill_dollar", y="tips_dollar", data=tips, color="black") # jointplot() 既可以看到单个变量的分布，又可以查看两者之间的关系 ，kind='kde'得到密度图,kind='reg'得到回归线； sns.jointplot(x="total_bill_dollar", y="tips_dollar", data=tips,kind
2.7K51发布于 2020-05-21 - 来自专栏用户3288143的专栏
【数据分析可视化】股票市场分析实战之风险分析
# 散点图 sns.jointplot('GOOG', 'GOOG', top_tech_dr, kind='scatter') <seaborn.axisgrid.JointGrid at 0x1a27942b90 # 对比谷歌亚马逊(具有相关性 45度) sns.jointplot('AMZN', 'GOOG', top_tech_dr, kind='scatter') <seaborn.axisgrid.JointGrid # 相关性相对小（上移 且 宽） sns.jointplot('MSFT', 'FB', top_tech_dr, kind='scatter') <seaborn.axisgrid.JointGrid
69050发布于 2020-07-07 - 来自专栏CDA数据分析师
使用Seaborn进行房价数据可视化
二、探究房屋面积对房屋单价的影响 —使用图形：联合分布图 （Jointplot） 联合分布图 （Jointplot）采用两个变量并一起创建直方图和散点图。 Jointplot :: kind =”hex” 当设置这个参数，直方图的双变量类比称为“hexbin”图，因为它显示了六边形区间内的观察计数。此图对于相对较大的数据集最有效。 有几种类型的值可以放在 sns.jointplot 中来创建不同的图。默认情况下，联合分布图显示散点图。现在，在上面的情节图中，它显示了六边形。
1.9K10发布于 2019-10-21 - 来自专栏IT从业者张某某
seaborn从入门到精通02-绘图功能概述
These functions, jointplot() and pairplot(), employ multiple kinds of plots from different modules to 这些函数jointplot()和pairplot()使用来自不同模块的多种图来在单个图中表示数据集的多个方面。这两个图都是图形级函数，默认情况下创建带有多个子图的图形。 但是它们使用不同的对象来管理图形:分别是JointGrid和PairGrid jointplot() jointplot() plots the relationship or joint distribution \seaborn-data') sns.jointplot(data=penguins, x="flipper_length_mm", y="bill_length_mm", hue="species ") sns.jointplot(data=penguins, x="flipper_length_mm", y="bill_length_mm", hue="species", kind="hist"
1.2K30编辑于 2023-10-16 - 来自专栏小明的数据分析笔记本
科比投篮数据可视化小例子
Court_2.jpg 第三部分:jointplot jointplot是什么意思自己还不太明白 import seaborn as sns joint_shot_chart = sns.jointplot 将大头贴和投篮分布图结合到一起 from matplotlib.offsetbox import OffsetImage cmap = plt.cm.YlOrRd_r joint_shot_chart = sns.jointplot Court_4.jpg 第五部分：换另外一种风格 cmap = plt.cm.gist_heat_r joint_shot_chart = sns.jointplot(shot_df.loc_x,shot_df.loc_y
1.4K10发布于 2020-03-03
腾讯云开发者
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