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seaborn 中是否有默认函数/方法可以重命名箱线图的 xticks 而无需更改输入数据框？

我在文档中没有看到任何内容，也没有在谷歌上搜索这个

我试图将绘图彼此靠近，但这会导致错误：

sns.set_style('darkgrid')
f , axes =plt.subplots(1, 2, figsize=(15,15))

sns.boxplot(data=df, x='Month', y='Price', ax=axes[0,0])
sns.boxplot(data=df, x='Year', y='Price', ax=axes[0,1])

这是错误：

---------------------------------------------------------------------------
IndexError                                Traceback (most recent call last)
/tmp/ipykernel_33/3036328835.py in <module>
      2 f , axes =plt.subplots(1, 2, figsize=(15,15))
      3 
----> 4 sns.boxplot(data=df, x='Month', y='Price', ax=axes[0,0])
      5 sns.boxplot(data=df, x='Year', y='Price', ax=axes[0,1])

IndexError: too many indices for array: array is 1-dimensional, but 2 were indexed

我正在尝试重新创建一个用 seaborn 制作的图，distplot但使用displot, 因为distplot正在折旧。
如何使displot两列重叠？
这是使用以下命令创建的原始代码distplot：

import pandas as pd
import numpy as np
import seaborn as sns
df1 = pd.DataFrame({'num1':np.random.normal(loc=0.0, scale=1.0, size=100),'num2':np.random.normal(loc=0.0, scale=1.0, size=100)})
sns.distplot(df1['num1'],hist=False,color='orange',)
sns.distplot(df1['num2'],hist=False,color='blue')

这是使用绘图的代码displot

sns.displot(data = df1, x = 'num1',color='orange', kind = 'kde')
sns.displot(data = df1, x = 'num2',color='blue', kind = 'kde')

我正在 matplotlib 中编写代码以在子图网格下打印多个直方图，但是，当我最后调用 Fig.legend() 函数时，每个图的图例都会打印两次。任何有关如何解决此问题的指导将不胜感激：）这是我的代码：

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
sns.set_style('darkgrid')
def get_cmap(n, name='hsv'):
    return plt.cm.get_cmap(name, n)
def isSqrt(n):
   sq_root = int(np.sqrt(n))
   return (sq_root*sq_root) == n
df = pd.read_csv('mpg.csv')
df2 = pd.read_csv('dm_office_sales.csv')
df['miles'] = df2['salary']
numericClassifier = ['int16', 'int32', 'int64', 'float16', 'float32', 'float64']
newdf = df.select_dtypes(numericClassifier)
columns = newdf.columns.tolist()
n = len(columns)
cmap = get_cmap(n)
if(isSqrt(n)):
    nrows = ncols = int(np.sqrt(n))
else:
    ncols = int(np.sqrt(n))
    for i in range(ncols,50): …

我需要显示条形图的百分比。但是我不知道该怎么做。

sns.set_style('whitegrid')
sns.countplot(y='type',data=df,palette='colorblind')
plt.xlabel('Count')
plt.ylabel('Type')
plt.title('Movie Type in Disney+')
plt.show()

我有一个 pandas 数据框df，并尝试使用 seaborn 库来创建小提琴图。

    rank  sentiment category
0     1   0.657413        m
1     2   0.895769        m
2     3  -0.435457        m
3     4  -0.717959        m
4     5   0.869688        m

这是seaborn线路：

sns.violinplot(x="rank", y="senitment", hue="category", data=df)

我不断收到这个ValueError

ValueError: Could not interpret input 'senitment'

全程追溯

violinplot 中的 /Users/jrs/anaconda/lib/python3.5/site-packages/seaborn/categorical.py（x，y，色调，数据，顺序，hue_order，bw，剪切，比例，scale_hue，网格大小，宽度，内部、分割、方向、线宽、颜色、调色板、饱和度、ax、**kwargs）2299 bw、剪切、缩放、scale_hue、网格大小、2300 宽度、内部、分割、方向、线宽、-> 2301 颜色、调色板、饱和度）第2302章 2303、如果ax是无：

/Users/jrs/anaconda/lib/python3.5/site-packages/seaborn/categorical.py in __init__(self, x, y, hue, data, order, hue_order, bw, cut, scale, scale_hue, gridsize, width, inner, split, orient, linewidth, color, palette, saturation)
    535                  color, palette, saturation):
    536 
--> …

我有一个案例和控制样本列表,以及每个样本中存在或不存在哪些特征的信息.包含信息的数据帧可以由Pandas生成:

import pandas as pd
df={'Patient':[True,True,False],'Control':[False,True,False]} # Presence/absence data for three genes for each sample 
df=pd.DataFrame(df)
df=df.transpose()
df.columns=['GeneA','GeneB','GeneC']

我需要将这些数据可视化为点图/散点图,使得x和y轴都是分类的,并且存在/不存在由不同的形状编码.如下:

Patient|  x      x     -
Control|  -      x     -  
       __________________
        GeneA  GeneB  GeneC

我是Matplotlib/seaborn的新手,我可以绘制简单的线图和散点图.但在线搜索我找不到类似于我需要的任何说明或情节.

我有一个 Pandas DF，我需要创建一个热图。我的数据看起来像这样，我想将年份放在列中，将天放在行中，然后将其与 Seaborn 一起使用以创建热图

我尝试了多种方法，但是当我选择 DF 时，我总是得到“不一致的形状”，所以有什么关于如何转换它的建议吗？

Year 和 Days 是这个系列的索引

2016年

  Tuesday  4
  Wednesady 6
  .....

2017年

  Tuesday  4.4
  Monday   3.5
 ....

将 seaborn 导入为 sns ax = sns.heatmap(dayofweek)

我正在尝试生成类似于此图像的内容（图像取自此处）

我有文档的单词列表和标准化分数列表（假设为 0-1）。如何创建这样的热图（每个单词根据分数分配颜色）？我不知道从哪里开始，我不精通 matplotlib！
PS分数大多为0，是稀疏映射。

您好，我刚开始使用 Jupyter 笔记本、python、matplotlib、pandas 和 seaborn。我正在尝试使用 seaborn 中的 displot 函数绘制密度图。我也希望能够看到直方图，但我想看到密度而不是 y 轴上的“计数”。旧的 distplot 函数自动显示密度，我只是不知道如何用新的 displot 来设置它。任何帮助将不胜感激！