相关图2|joinplot(绘制相关图,有分布 or 无分布)

joinplot 绘制相关图(不错的配色组合)

相关图(散点+回归)

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

sns.set(style="darkgrid")
# tips:数据,dataframe,里面有‘duration2’,‘roi51’两列
# 通过ratio 来压缩分布
g=(sns.jointplot(x='duration2',y='roi51',data=tips,kind='scatter',ratio=1000  ,color='#5588AA',height=6)
.plot_joint(sns.regplot,scatter=False, color='#945357'))
相关图2|joinplot(绘制相关图,有分布 or 无分布)_第1张图片
import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

sns.set(style="darkgrid")
# tips:数据,dataframe,里面有‘duration2’,‘roi51’两列
# 设置横纵轴的文字
g=(sns.jointplot(x='duration2',y=xname,data=tips, kind='scatter'
                 ,color='#5588AA',height=6).plot_joint(sns.regplot,scatter=False, 
                 color='#945357').set_axis_labels("data1", "data2"))
plt.savefig('MSN_duration2_'+xname+'.png',dpi=600)
相关图2|joinplot(绘制相关图,有分布 or 无分布)_第2张图片

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