# Python绘图与图例（Legend）的实现
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能帮助你学习如何在Python中实现绘图和添加图例。在这篇文章中，我们将使用`matplotlib`库来完成这个任务。`matplotlib`是一个强大的Python绘图库，广泛应用于数据可视化。
## 步骤概览
首先，让我们通过一个表格来了解实现绘图和添加图例的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --
原创
2024-07-22 03:40:25
50阅读
使用mplfinance的时候，我们通过设定参数style，可以得到多种多样的图像风格。style参数常用的内置样式有：‘binance’, ‘blueskies’, ‘brasil’, ‘charles’, ‘checkers’, ‘classic’, ‘default’, ‘mike’, ‘nightclouds’, ‘sas’, ‘starsandstripes’, ‘yahoo’。 这些内
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2024-07-26 21:51:04
60阅读
# 理解Python中的`displot`函数
在数据科学和统计分析中，数据的可视化是非常重要的一环。它不仅能帮助我们更好地理解数据，也能为我们提供数据之间关系的直观展示。在Python中，Seaborn库提供了一个强大的函数——`displot`，用于绘画单变量和双变量的分布图。本文将深入探讨`displot`函数的使用，包括它的用法、常见参数，配合代码示例，帮助您轻松理解如何使用这个函数。
1.seaborn介绍Seaborn是以matplotlib为底层，更容易定制化作图的Python库 Seaborn官网：Seaborn官网 Seaborn是对matplotlib的基础上进行更高级的封装，作图更加容易。matplotlib更加灵活，可以定制化，而seaborn像是更高级的封装，使用更加快捷方便。seaborn安装 pip install seaborn==0.11.2 #最稳定的
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2024-01-25 22:12:41
177阅读
递归函数：在函数内部，可以调用其他函数。如果一个函数在内部调用自身本身，这个函数就是递归函数。例： def calc(n):
print(n)
if int(n/2) ==0:
return n
return calc(int(n/2))
calc(10) 案例：二分查找 def BinarySearch(1,key):
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2023-12-06 20:03:58
36阅读
python内置函数系列之set（二）discard（丢弃，删除）介绍："""
Remove an element from a set if it is a member.
If the element is not a member, do nothing.
"""即：如果元素是成员，则从集合中删除它。如果元素不是成员，则不执行
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2023-11-02 10:11:47
303阅读
Seaborn介绍官方链接：Seaborn: statistical data visualizationSeaborn是一种基于matplotlib的图形可视化python libraty。它提供了一种高度交互式界面，便于用户能够做出各种有吸引力的统计图表。Seaborn其实是在matplotlib的基础上进行了更高级的API封装，从而使得作图更加容易，在大多数情况下使用seaborn就能做出很
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2023-11-22 22:14:49
200阅读
引言 Python 的绘图功能非常强大，如果能将已有的绘图库和各种复杂操作汇总在一个自己写的库/包中，并实现一行代码就调用并实现复杂的绘图功能，那就更强大了。所以本博文只强调绘图代码的实现，绘图中
原创
2021-11-24 11:42:13
1843阅读
专栏引荐绘图的变量单变量查看单变量最方便的无疑是displot（）函数，默许绘制一个直方图，并你核密度估计（KDE）sns.set(color_codes=True)np.random.seed(sum(ord,"distributions"))x=np.random.gamma(6,size=200)z这个是伽马函数，表示生成200个，以列表方式前往sns.displot(x,kde=False
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2024-03-12 13:54:13
72阅读
绘图的变量单变量查看单变量最方便的无疑是displot()函数，默认绘制一个直方图，并你核密度估计(KDE)sns.set(color_codes=True)
np.random.seed(sum(ord,"distributions"))
x=np.random.gamma(6,size=200)z这个是伽马函数，表示生成200个，以列表形式返回
sns.displot(x,kde=False,
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2023-11-04 23:24:51
103阅读
绘制数据的直方图及其概率密度曲线这里可以使用 seaborn.displot() 来绘制，如果指定kde参数为False，就不会画概率密度曲线 1 import pandas as pd
2 import seaborn as sns
3 import matplotlib.pyplot as plt
4
5 titanic = pd.read_csv('seaborn_test\\
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2024-01-01 20:58:44
304阅读
文章目录一、matplotlib的预定义格式1.1 pyplot更改做图格式1.2 seaborn模块更改做图格式二、pandas可视化2.1 DataFrame可视化(DataFrame.plot())2.1 pd.plotting()功能三、seaborn的常见做图功能3.1 sns.displot()3.2 sns.jointplot()3.3 sns.pairplot() 一、matpl
这篇文章是Python可视化seaborn系列的第二篇文章，本文将详解seaborn如何探索数据的分布。
单变量
直方图 displot
seaborn.distplot(a, bins=None, hist=True, kde=True, rug=False, fit=None, hist_kws=None, kde_kws=None, rug_kws=None, fit_kws=None, c
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2024-08-14 11:47:03
20阅读
绘制数据的直方图及其概率密度曲线 这里可以使用 seaborn.displot() 来绘制，如果指定kde参数为False，就不会画概率密度曲线 运行结果： 下面展示没有概率密度曲线的直方图和用gamma拟合的概率密度曲线： 运行结果： 在一个画布上绘制多条曲线 运行结果： 我们可以恢复seabor
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原创
2021-05-26 17:10:38
8687阅读
当我们处理数据时，第一件事是探索变量的分布。这一章手册将会对seaborn库中检验单变量，双变量分布的函数进行简单介绍。画出单变量分布在seaborn中观察单变量分布最简便的方法是调用displot函数，在默认情况下，将会画出一个直方图和一个通过（ kernel density e
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2023-05-22 17:39:25
137阅读
seaborn可视化一、seaborn函数结构figure-level： 图绘制函数，把数据绘制到图对象 axes-level：轴绘制函数，把数据绘制到轴对象 下图：图绘制函数对应于下面的轴绘制函数，并且提供了对应的接口。在图绘制函数中对参数进行设置就可以实现轴绘制函数对应的功能。 displot:distribution plot，绘制直方图、KDE曲线等 relplot：relation pl
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2024-09-10 07:40:21
93阅读
Seaborn之seaborn.distplot()Seaborn是基于matplotlib的Python可视化库。 它提供了一个高级界面来绘制有吸引力的统计图形。Seaborn的displot()集合了matplotlib的hist()与核函数估计kdeplot的功能，增加了rugplot分布观测条显示与利用scipy库fit拟合参数分布的新颖用途。seaborn.distplot(a, bin
引言Python 的 seaborn 与 matplotlib 绘图已不必多说，相信能够开始尝试使用 cufflinks 或者 FineBI 等工具进行绘图的朋友，已经对基本的数据可视化有了一定的了解。那我们就直接开始吧，本博文用到的数据是通过 Selenium 网络爬虫从好买基金网上获取的，文末附有链接；且笔者也已经将常用的可视化图如 seaborn 中的 displot 正态曲线比较直方图，h
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2024-08-02 22:01:41
22阅读
Seaborn是一个用Python制作统计图形的库。 它建立在matplotlib之上，并与pandas数据结构紧密集成，功能强大到无法想象。本文主要使用一下几种函数绘图：displot：灵活绘制单变量观测分布boxplot：绘制箱型图countplot：使用条形显示每个分类箱中的观察计数jointplot：用双变量和单变量图绘制两个变量的图pairplot：绘制数据集中的成对关系relplot：
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2023-08-27 10:29:13
325阅读
文章目录一、数据集1.1 下载数据集1.2 字段含义说明1.3 导入数据集二、初步分析2.1 缺失值分布查看2.2 异常值分布查看2.3 查看变量分布三、数值变量分析3.1 `replot()`：多个变量之间的关联关系3.2 `lmplot()/regplot`：分析两个变量的线性关系3.3 `displot()`：两个变量的联合分布3.4 `jointplot()`：绘制两个变量的联合分布和各
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2024-09-19 22:01:12
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