如何在Python中使用Seaborn库显示六边形图？

Seaborn是一个有助于数据可视化的库。它带有自定义主题和高级接口。此接口有助于自定义和控制数据类型以及在应用某些过滤器时数据的行为。

六边形分箱可用于分析双变量数据。当数据稀疏时，即数据分布不均匀时，就会发生这种情况。当数据分布不均匀时，很难在散点图中捕捉所有数据点。

这就是六边形分箱发挥作用的地方。让我们了解如何使用 seaborn 库实现六边形分箱。

示例

import pandas as pd
import seaborn as sb
from matplotlib import pyplot as plt
my_df = sb.load_dataset('iris')
sb.jointplot(x = 'petal_length',y = 'petal_width',data = my_df,kind = 'hex')
plt.show()

输出

解释

  • 导入所需的包。
  • 输入数据是“iris_data”，它从 scikit learn 库加载。
  • 此数据存储在数据框中。
  • 使用“load_dataset”函数加载鸢尾花数据。
  • 使用“jointplot”函数可视化此数据。
  • 这里，“x”和“y”轴值作为参数提供。
  • 这里，指定“hexbin”参数，以便绘图理解为打印六边形分箱。
  • 此散点图数据显示在控制台中。

更新于：2020年12月11日

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