Python Pandas - 使用 Seaborn 在小提琴图上绘制大量观察结果

  • Z时代
  • 2024-01-10
  • 分类：综合

Seaborn 中的 Swarm Plot 用于绘制具有非重叠点的分类散点图。用于此。使用 . 在小提琴图上绘制大量观察结果。seaborn.swarmplot()violinplot()

假设以下是 CSV 文件形式的数据集 - Cricketers2.csv

首先，导入所需的库 -

import seaborn as sb
import pandas as pd
importmatplotlib.pyplotas plt

将 CSV 文件中的数据加载到 Pandas DataFrame 中 -

dataFrame = pd.read_csv("C:\\Users\\amit_\\Desktop\\Cricketers2.csv")

在小提琴图上绘制大量观察结果 -

sb.violinplot(x = dataFrame["Role"], y = dataFrame["Matches"])
sb.swarmplot(x = dataFrame["Role"], y = dataFrame["Matches"], color="white")

示例

以下是代码 -

import seaborn as sb
import pandas as pd
importmatplotlib.pyplotas plt
#将 CSV 文件中的数据加载到 Pandas DataFrame 中：
dataFrame = pd.read_csv("C:\\Users\\amit_\\Desktop\\Cricketers2.csv")
sb.set_theme(style="whitegrid")
#在小提琴图上绘制大量观察结果
sb.violinplot(x = dataFrame["Role"], y = dataFrame["Matches"])
sb.swarmplot(x = dataFrame["Role"], y = dataFrame["Matches"], color="white")
#展示
plt.show()
输出结果

这将产生以下输出 -

以上是 Python Pandas - 使用 Seaborn 在小提琴图上绘制大量观察结果 的全部内容， 来源链接： utcz.com/z/363181.html

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