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我需要用 来绘制每日数据sns.lmplot()。

数据具有以下结构：

df = pd.DataFrame(columns=['date', 'origin', 'group', 'value'],
                  data = [['2001-01-01', "Peter", "A", 1.0],
                          ['2011-01-01', "Peter", "A", 1.1],
                          ['2011-01-02', "Peter", "B", 1.2],
                          ['2012-01-03', "Peter", "A", 1.3],
                          ['2012-01-01', "Peter", "B", 1.4],
                          ['2013-01-02', "Peter", "A", 1.5],
                          ['2013-01-03', "Peter", "B", 1.6],
                          ['2021-01-01', "Peter", "A", 1.7]])

我现在想用每月平均值绘制数据sns.lmplot()（我的原始数据比玩具数据更细粒度）并使用hueforgroup列。为此，我按月汇总：

df['date'] = pd.to_datetime(df['date']).dt.strftime('%Y%M').astype(int)
df = df.groupby(['date', 'origin', 'group']).agg(['mean'])
df.columns = ["_".join(pair) for pair in df.columns]  # reset col multi-index
df = df.reset_index()  # reset index

然后我绘制数据：

sns.lmplot(data=df, x="date", …

我正在使用 Seaborn 在 Python 中创建条形图。我有一个 2（注意力：分散 vs 集中）X 3（解决方案：1,2,3）设计。对于分割，我希望条形颜色为深红色、深绿色、深蓝色。为了集中注意力，我希望条形颜色为红色、绿色、蓝色。

此代码不起作用，因为调色板仅适用于hue参数：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

data = sns.load_dataset('attention')

palette = ["darkred", "red", "darkgreen", "green", "darkblue", "blue"]
palette = ["darkred", "darkgreen", "darkblue", "red", "green", "blue"]

sns.set(style='ticks', context='notebook', font_scale=1.2)
fig, ax = plt.subplots(figsize=(7, 5), dpi=96)
my_plot = sns.barplot(x="solutions", y="score", hue="attention",
                      palette=palette, capsize=.1, ax=ax, data=data)

plt.show()

这段代码几乎可以工作：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

data = sns.load_dataset('attention')

sns.set(style='ticks', context='notebook', font_scale=1.5)
fig, ax = plt.subplots(figsize=(7, 5), …

我想在我的点上绘制一个更大尺寸的图表，我已经尝试过sizes=100但它不起作用，

这是代码：

import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

data = np.array([[1, 3, 'weekday'], [2, 2.5, 'weekday'],[3, 2.7, 'weekend'], [4, 2.8, 'weekend'], [5, 3, 'weekday'], [6, 3.1, 'weekday'], [7, 3, 'weekday'], [8, 3.1, 'weekday'], [9, 3.1, 'weekday'], [10, 3.1, 'weekend']])

# Creating a data frame with the raw data
dataset = pd.DataFrame(data, columns=['day', 'miles_walked', 'day_category'])

ax = sns.scatterplot(x='day', y='miles_walked', data=dataset, hue='day_category',sizes=100)
# Customize the axes and title
ax.set_title("Miles walked") …

我有一个分类数据集，我正在使用 seaborn 绘制条形图。但是，我无法在百分比值的条形顶部添加标签。数据集如下所示：

import pandas as pd

#create DataFrame
df = pd.DataFrame({'Day': ['Mon', 'Tue', 'Wed', 'Thur', 'Fri',
                           'Mon', 'Tue', 'Wed', 'Thur', 'Fri'],
                   'Customers': [44, 46, 49, 59, 54,
                                 33, 46, 50, 49, 60],
                   'Time': ['M', 'M', 'M', 'M', 'M',
                            'E', 'E', 'E', 'E', 'E']})

#view DataFrame
df

这是绘制分组条形图的代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

#set seaborn plotting aesthetics
sns.set(style='white')

#create grouped bar chart
sns.barplot(x='Day', y='Customers', hue='Time', data=df) 

现在我想在条形顶部添加标签，但以百分比值显示。请帮忙

我正在尝试更改用于在 xarray 中制作构面网格的变量的顺序。例如，我将[a,b,c,d ] 作为列名称。我想将其重新排序为[c,d,a,b]。不幸的是，与seaborn不同，我无法在 xarray 绘图函数中找到 col_order 或 row_order 等参数（

\n

https://xarray.pydata.org/en/stable/ generated/xarray.plot.FacetGrid.html

\n

更新： \n为了帮助自己更好地解释我需要什么，我从 xarray 的用户指南中获取了下面的示例：\n在下面的示例中，我需要更改月份的位置。我的意思是，例如，我想将第 7 个月作为第一列，将第 2 个月作为第 5 列，依此类推。

import matplotlib as mpl\nimport matplotlib.pyplot as plt\nimport numpy as np\nimport xarray as xr\nds = xr.tutorial.open_dataset("air_temperature.nc").rename({"air": "Tair"})\n\n# we will add a gradient field with appropriate attributes\nds["dTdx"] = ds.Tair.differentiate("lon") / 110e3 / np.cos(ds.lat * np.pi / 180)\nds["dTdy"] = ds.Tair.differentiate("lat") / 105e3\nds.dTdx.attrs = {"long_name": "$\xe2\x88\x82T/\xe2\x88\x82x$", "units": "\xc2\xb0C/m"}\nds.dTdy.attrs = {"long_name": "$\xe2\x88\x82T/\xe2\x88\x82y$", …

我正在使用这个漂亮的箱线图，来自 @Parfait 的回答。

1. 我遇到了越界错误，j不得不使用range(i*5,i*5+5). 为什么？
2. 我想将中位数设置为特定颜色，比方说red。medianprops=dict(color="red")行不通的。怎么做？
3. 如何将 y 轴刻度标签设置为与框相同的颜色？

免责声明：我不知道我在做什么。

这是使用随机数据的代码：

# import the required library 
import numpy as np 
import pandas as pd 
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

import string 
import matplotlib.colors as mc
import colorsys

# data
df = pd.DataFrame(np.random.normal(np.random.randint(5,15),np.random.randint(1,5),size=(100, 16)), columns=list(string.ascii_uppercase)[:16])

# Boxplot
fig, ax = plt.subplots(figsize=(9, 10))
medianprops=dict(color="red")
ax = sns.boxplot(data=df, orient="h", showfliers=False, palette = "husl")
ax = sns.stripplot(data=df, orient="h", jitter=True, size=7, …

我试图通过以下方式绘制：

g = sns.jointplot(x = etas, y = vs, marginal_kws=dict(bins=100), space = 0)
g.ax_joint.set_xscale('log')
g.ax_joint.set_yscale('log')
g.ax_joint.set_xlim(0.01)
g.ax_joint.set_ylim(0.01)
g.ax_joint.set_xlabel(r'$\eta$')
g.ax_joint.set_ylabel("V")

plt.savefig("simple_scatter_plot_Seanborn.png",figsize=(8,8), dpi=150)

这给我留下了以下图像：

这不是我想要的。为什么最后要填充直方图？那里没有数据点，所以我不明白......

我正在用Python学习乳腺癌分类数据集。我正在尝试为每个特征绘制直方图，如何将这些直方图分为三组？就像下面的截图一样：

我想要实现的目标

这是我使用的代码：

from sklearn.datasets import load_breast_cancer  # sample data
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

data = load_breast_cancer()

# Turn the feature data into a dataframe
df = pd.DataFrame(data.data, columns = data.feature_names)

# Add the target columns, and fill it with the target data
df["target"] = data.target

# display(df.head())
   mean radius  mean texture  mean perimeter  mean area  mean smoothness  mean compactness  mean concavity  mean concave points  mean symmetry  mean fractal dimension  radius error …

ax.set_axisbelow(True)可以使用或plt.rc('axes', axisbelow=True)（其他堆栈问题）将网格线设置在填充区域的图后面。但使用时alpha<1网格线也会出现在前面。有没有办法仍然隐藏网格线或应用选择性alpha混合？我正在考虑一种基于对象的方法，其中指定对象 a 和 b 之间的 alpha。

答案应该也适用于fill_between。

重现问题的示例：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

np.random.seed(2022)
x1 = np.random.normal(0, 0.8, 1000)
x2 = np.random.normal(-2, 1, 1000)
x3 = np.random.normal(3, 2, 1000)

kwargs = dict(histtype='stepfilled', alpha=.3, density=True, bins=40)
fig, ax = plt.subplots(figsize=(9, 6))

ax.hist(x1, **kwargs)
ax.hist(x2, **kwargs)
ax.hist(x3, **kwargs)

ax.set_axisbelow(True)

ax.yaxis.grid(color='gray', linestyle='dashed')
ax.xaxis.grid(color='gray', linestyle='dashed')

我无法更改seaborn中kde线的刻度线。

这是代码行：

sns.kdeplot(ax=ax2,x=dots['Longitude'],y=dots['Latitude'],kde_kws={'linestyle':':'},lw=0.1,levels=10)

是不是少了什么东西？