use*_*905 9 python numpy machine-learning matplotlib seaborn
我正在使用 python 2.7。我知道这将是非常基本的,但是我真的很困惑,我想更好地了解 seaborn。
我有两个 numpy 数组X,y我想使用 Seaborn 来绘制它们。
这是我的Xnumpy 数组:
[[ 1.82716998 -1.75449225]
[ 0.09258069 0.16245259]
[ 1.09240926 0.08617436]]
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
这是ynumpy 数组:
[ 1. -1. 1. ]
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
考虑到y数组中的类标签,如何成功绘制我的数据点?
谢谢,
您可以使用 seaborn 函数来绘制图形。执行 dir(sns) 以查看所有图。这是您在sns.scatterplot. 您可以在此处查看 api 文档或在此处查看带图的示例代码
import seaborn as sns
import pandas as pd
df = pd.DataFrame([[ 1.82716998, -1.75449225],
[ 0.09258069, 0.16245259],
[ 1.09240926, 0.08617436]], columns=["x", "y"])
df["val"] = pd.Series([1, -1, 1]).apply(lambda x: "red" if x==1 else "blue")
sns.scatterplot(df["x"], df["y"], c=df["val"]).plot()
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
给
您可以使用 pyplot 来完成,只需导入 seaborn 更改 pyplot 颜色和绘图方案
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
fig, ax = plt.subplots()
df = pd.DataFrame([[ 1.82716998, -1.75449225],
[ 0.09258069, 0.16245259],
[ 1.09240926, 0.08617436]], columns=["x", "y"])
df["val"] = pd.Series([1, -1, 1]).apply(lambda x: "red" if x==1 else "blue")
ax.scatter(x=df["x"], y=df["y"], c=df["val"])
plt.plot()
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
这是对 sns.lmplot 执行相同操作的stackoverflow 帖子
| 归档时间: |
|
| 查看次数: |
23539 次 |
| 最近记录: |