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，不需要经过大量的调整就能使你的图变得精致。但应强调的是，应该把Seaborn视为matplotlib的补充，而不是替代物。 注：所有代码均在IPython no
转载
2024-09-18 19:33:47
88阅读
# 如何使用 Matplotlib 和 Seaborn 在 Python 中展示多图
在数据分析和可视化过程中，经常需要展示多个图表来比较不同数据集之间的关系或者展示同一数据集的不同特征。Matplotlib 和 Seaborn 是两个在 Python 中常用的数据可视化库，它们可以轻松地帮助我们展示多个图表。本文将介绍如何使用 Matplotlib 和 Seaborn 在 Python 中展示
原创
2024-04-20 05:22:45
45阅读
一、np.stack()1.1 基本语法numpy.stack(arrays, axis=0, out=None)arrays：表示一个类数组（元组、列表、数组）的序列，可以是单个，也可以是多个（各个维度上的形状必须相同）然后用圆括号或中括号括起来。axis：表示沿着哪个轴进行堆叠。1.2 代码案例首先构造以下的单个数组。arrays = [np.arange(8).reshape(2,2,2)
转载
2024-01-17 09:17:53
55阅读
对使用哪个可视化工具感到困惑？ 我为您分解了每个库的优缺点 > Photo by oxana v on Unsplash 动机如果您刚开始使用Python可视化，可能会不知所措的库和示例数量众多：· Matplotlib· Seaborn· Plotly· Bokeh· Altair· Folium如果您有一个等待可视化的DataFrame，应该选择哪一个？ 在某些情况下，某些库可
转载
2023-10-05 19:56:49
6阅读
目录序列类型定义 序列类型通用操作符元组类型定义元组类型操作列表类型定义列表类型操作函数和方法序列类型应用场景序列类型定义序列是具有先后关系的一组元素应为序列有序，所以序列元素之间可以相同，元素的类型可以不同-类似数学元素序列：S0、S1、……Sn-1、Sn-序列是一维元素向量，元素类型可以不同-元素间由序号引导，通过下标访问序列的特定元素ps:序列是一个基类类型。我们常用的是由它衍生出
转载
2023-10-24 05:01:47
234阅读
基础图形针对各种基本图形，seaborn中提供了与matplotlib类似的接口，其他高级作图函数都以这些底层作图函数为基础，进行封装，通常作为kind参数。各种基本图形既可以直接传入数组形式的变量数据，也可以传入DataFrame列名并传入data参数。 列举如下：import seaborn as sns
# 折线图
sns.lineplot()
# 条形图
sns.barplot()
# 计
转载
2023-11-02 12:18:31
277阅读
目录1. sns.set() 函数2. 参数 style 指定的5种默认风格1) sns.set(style='white')2) sns.set(style='whitegrid')3) sns.set(style='darkgrid')4) sns.set(style='dark')5) sns.set(style='ticks')3. sns.despine() 函数，移除图像的上部和右侧
转载
2024-05-15 10:18:47
83阅读
# 如何使用Python绘制SNS图
## 概述
在本文中，我将向你展示如何使用Python绘制SNS图。首先，让我们了解整个流程，并逐步展示每个步骤所需的代码。
## 整个流程
以下是绘制SNS图的整个流程：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1. | 准备数据 |
| 2. | 导入必要的库 |
| 3. | 绘制图表 |
## 步骤详解
### 1. 准备数
原创
2024-05-17 04:01:03
106阅读
## SNS文件在Python中的应用
社交网络服务（Social Network Service，简称SNS）在当今社会中扮演着重要的角色，而Python作为一种广泛使用的编程语言，提供了强大的工具和库来处理和分析SNS文件。本文将介绍什么是SNS文件，并提供一些使用Python处理SNS文件的示例代码。
### 什么是SNS文件
SNS文件是一种记录社交网络中用户关系的文件，常见的格式包
原创
2023-09-14 03:20:42
405阅读
# 使用 Seaborn 绘制图表：Python 数据可视化的利器
在数据分析和科学计算中，数据可视化是一个非常重要的环节。通过可视化，我们可以更直观地理解数据间的关系和模式。在 Python 中，有一个非常常用的可视化库——Seaborn（简称 sns），它基于 matplotlib，提供了更为高级和美观的图形展示功能。本文将带大家熟悉 Seaborn 的基本使用方法，包括饼状图和关系图的绘制
# Python SNS库介绍
社交网络服务（SNS）已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分。为了更好地使用和管理社交网络数据，Python提供了多个SNS库，帮助开发人员快速地与各种社交平台进行交互和数据处理。
## 什么是Python SNS库？
Python SNS库是一组用于连接和操作不同社交网络服务的Python库。这些库提供了各种功能，如获取用户信息、发布内容、分析数据等。常见的
原创
2024-04-17 04:28:35
195阅读
# 使用 Seaborn 库进行数据可视化
在这篇文章中，我们将学习如何在 Python 中使用 Seaborn 库进行数据可视化。Seaborn 是一个基于 Matplotlib 的数据可视化库，能够使绘图过程更加简便和美观。下面，我们将分步骤介绍如何安装和使用 Seaborn，最终生成一个饼状图作为示例。
## 步骤流程
以下是整个流程的步骤概览：
| 步骤 | 描述
Seaborn中带核密度的直方图的绘制方法seaborn中绘制直方图使用的是sns.histlot()函数：
sns.histplot(data,x,y,hue,weights,stat=‘count’,bins=‘auto’,binwidth,binrange,discrete,cumulative,common_bins,
common_norm,multiple=‘layer’,eleme
转载
2024-08-22 08:58:35
60阅读
SNS：Social Network Software，社会性网络软件，依据六度理论[1]，以认识朋友的朋友为基础，扩展自己的人脉。并且无限扩张自己的人脉，在需要的时候，可以随时获取一点，得到该人脉的帮助。
SNS是一个采用分布式技术，通俗地说是采用P2P技术，构建的下一代基于个人的网络基础软件。SNS通过分布式软件编程，将现在分散在每个人的设备上的CPU、硬盘、带宽进行统筹安排
转载
2024-04-30 14:55:13
111阅读
前言我的好兄弟们，2022年可算是过去了，这不马上要过年了吗就是说，各位兄弟有对象了吗，没有的回家还要面对亲戚的各种提问退一步来说，有心仪的人吗，如果有的话，就来看看这篇 程序员的表白小妙招吧咳咳，这里还是要准备好一张照片的哈，我就直接拿表情包了，你们应该拿什么照片自己心里还是有数的吧实现步骤想要实现把情书写在像素中，那么我们就需要用到pillow这个神器。众所周知，图片是由无数个像素所组成的，把
转载
2023-11-06 17:14:27
94阅读
1 前言在数控系统中，plt文件是标准的数控加工文件格式。一般可由signMast、文泰等工控软件生成plt加工文件。现在假设电脑或手机上没有工控软件，只有一些描述加工路径的图片，此时可以用opencv提取轮廓来生成加工路径，并将路径保存成plt文件。使用python版的opencv库可以快速搞定这个功能。2 轮廓的提取轮廓的提取先用网上搜到的提取轮廓最简单的几步：import cv2
impor
转载
2023-11-11 11:35:47
182阅读
参考链接：https://github.com/MurphyWan/Python-first-Practice/blob/master/D2_of_3Day_DoneWithPython.md最近在看一个前辈的代码，发现她用了这个库进行数据处理的操作。刚开始的时候是有点看不懂的，就尝试着学习一下这个包，争取能够看懂前辈的代码。 1、导入matplotlib模块from matplotli
转载
2023-10-06 20:29:50
191阅读
导入模块plt.plot()import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 处理中文正常显示
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Microsoft YaHei']1.折线图先准备一个画布 . 参数 figsize 规定画布的大小。 如下是8x4英寸。1英寸=72像素dpiplt.figure(figsi
转载
2024-06-16 07:39:43
107阅读
目录1.全局参数定制2.rc参数设置例1.rc参数设置例1 例2.rc参数设置例2例3.用set_xticks设置刻度例4.用set_xticklabels改变刻度 3.绘图的填充3.1调用函数fill_between()实现曲线下面部分的填充3.2 部分区域填充3.3 两条曲线之间的区域填充例7 使用fill_between()填充曲线之间的区域 3.4 直接使用f
转载
2024-05-27 17:22:29
73阅读
1、import seaborn as sns2、seaborn的主题风格（5种）：如黑底、白底、要格子、不要格子等。sns.set_style("dark")（1）sns.set()：想使用seaborn默认样式可以采用set函数，（2）seaborn预先定义了5中主题样式，以适合不同场景需要，分别是：darkgrid, whitegrid, dark, white, 和ticks，默认是dar
转载
2023-11-29 10:53:22
492阅读
