Python Pandas - 使用 Seaborn 绘制点图并为误差线设置上限
Seaborn 中的点图用于使用散点图字形显示点估计值和置信区间。用于此。使用capsize参数将上限设置为误差线。seaborn.pointplot()
假设以下是 CSV 文件形式的数据集 - Cricketers.csv
首先,导入所需的库 -
import seaborn as sbimport 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\\Cricketers.csv")
使用 capsize 参数将上限设置为误差线 -
sb.pointplot(dataFrame['Role'],dataFrame['Age'], capsize=.3)
示例
以下是代码 -
import seaborn as sb输出结果import pandas as pd
importmatplotlib.pyplotas plt
# Load data from a CSV file into a Pandas DataFrame
dataFrame = pd.read_csv("C:\\Users\\amit_\\Desktop\\Cricketers.csv")
sb.set_theme(style="darkgrid")
# point plot
# setting caps to the error bars using the capsize parameter
sb.pointplot(dataFrame['Role'],dataFrame['Age'], capsize=.3)
# display
plt.show()
这将产生以下输出 -
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