如何在 Python 中使用 Seaborn 库显示散点图？

数据可视化是一个重要的步骤，因为它有助于理解数据中发生的情况，而无需实际查看数字并执行复杂的计算。Seaborn 是一个有助于数据可视化的库。

散点图将数据分布显示为散布在图表上的数据点。它使用点来表示数据集的值，这些值本质上是数值型的。每个点在水平轴和垂直轴上的位置表示单个数据点的值。

它们有助于理解两个变量之间的关系。让我们了解如何使用 Python 中的 Seaborn 库来实现这一点：

示例

import seaborn as sb
from matplotlib import pyplot as plt
df = sb.load_dataset('iris')
sb.jointplot(x = 'petal_length',y = 'petal_width',data = df)
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 iris 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。
• 此散点图数据显示在控制台中。

AmitDiwan

更新于：2020年12月10日

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