📅  最后修改于: 2023-12-03 15:22:16.678000             🧑  作者: Mango
Seaborn 是一个数据可视化库,它建立在 Matplotlib 之上,提供了一些简单易用的高级接口用于制作漂亮的图表。在 Seaborn 中,边际 (Marginal) 直方图 (Histogram) 绘制了 x 和 y 变量的分布情况,以及它们之间的关系。本文将介绍如何使用 Seaborn 在 Python 中使用边际直方图绘制散点图。
在使用 Seaborn 绘制图表之前,需要安装 Seaborn 库和其所依赖的其他库。可以使用以下命令在终端中安装:
pip install seaborn
假设有两个变量 x 和 y,它们之间的关系可以用以下代码绘制出散点图:
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
x = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
y = [5, 7, 8, 6, 4, 2, 3, 1, 9, 10]
sns.scatterplot(x=x, y=y)
plt.show()
运行代码,可以得到以下图表:
可以看到,在散点图中,x 和 y 变量之间的关系不是很清晰。我们可以使用边际直方图来更好地展示它们之间的关系,代码如下:
sns.jointplot(x=x, y=y, kind='scatter')
plt.show()
运行代码,可以得到以下图表:
可以看到,使用边际直方图之后,x 和 y 变量之间的关系更加清晰了。
在绘制边际直方图时,使用 sns.jointplot()
函数,并设置 kind
参数为 'scatter'
。几个常用的参数解释如下:
x
, y
: 要绘制的变量。
data
: 绘制图表所需的数据。
height
: 图表的高度,单位为英寸。
ratio
: 边际直方图与散点图的比例。
color
: 散点图和直方图的颜色。
joint_kws
: 设置散点图和边际直方图的参数。
本文介绍了如何使用 Seaborn 在 Python 中使用边际直方图绘制散点图。使用边际直方图可以更加清晰地展示变量之间的关系,让数据更加直观。