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法律研究使用 SeaBorn 创建散点图 - Python Pandas
Seaborn 中的散点图用于绘制可进行多种语义分组的散点图。为此，使用了 seaborn.scatterplot()。
假设我们的数据集以下面的 CSV 文件形式存在 - Cricketers.csv
首先，导入所需的 3 个库 -
import seaborn as sb import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt
从 CSV 文件加载数据到 Pandas DataFrame 中 -
dataFrame = pd.read_csv("C:\Users\amit_\Desktop\Cricketers.csv")
绘制年龄和重量 (kg) 的散点图。hue 参数设置为 "Role" -
sb.scatterplot(dataFrame['Age'],dataFrame['Weight'], hue=dataFrame['Role'])
示例
以下是代码 -
import seaborn as sb
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# Load data from a CSV file into a Pandas DataFrame:
dataFrame = pd.read_csv("C:\Users\amit_\Desktop\Cricketers.csv")
# plotting scatterplot with Age and Weight (kgs)
# hue parameter set as "Role"
sb.scatterplot(dataFrame['Age'],dataFrame['Weight'], hue=dataFrame['Role'])
plt.ylabel("Weight (kgs)")
plt.show()输出
这会输出以下示例 -
示例
让我们再看一个示例，其中我们没有设置 hue 参数。以下是代码 -
import seaborn as sb
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# Load data from a CSV file into a Pandas DataFrame:
dataFrame = pd.read_csv("C:\Users\amit_\Desktop\Cricketers.csv")
# plotting scatterplot with Age and Weight
# weight in kgs
sb.scatterplot(dataFrame['Age'],dataFrame['Weight'])
plt.ylabel("Weight (kgs)")
plt.show()输出
这会生成以下输出 -
更新于： 2021 年 10 月 1 日
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