


Bagaimana untuk Memplot Kategori Data Berbeza dengan Warna dalam Matplotlib dan Seaborn?
Memplot Warna Berbeza untuk Tahap Kategori Berbeza
Dalam artikel ini, kami meneroka pelbagai kaedah untuk mencipta plot serakan dalam perpustakaan matplotlib Python, di mana titik data dikodkan warna berdasarkan tahap kategori yang berbeza.
Menggunakan matplotlib
matplotlib menyediakan parameter c untuk plt.scatter(), yang membenarkan penyesuaian warna. Parameter ini boleh ditetapkan kepada senarai atau kamus yang memetakan nilai kategori kepada warna.
<code class="python">import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd # Load data df = pd.read_csv("diamonds.csv") # Create a color map colors = {'D':'tab:blue', 'E':'tab:orange', 'F':'tab:green', 'G':'tab:red', 'H':'tab:purple', 'I':'tab:brown', 'J':'tab:pink'} # Plot data with color mapping plt.scatter(df['carat'], df['price'], c=df['color'].map(colors)) plt.show()</code>
Menggunakan seaborn
Seaborn ialah perpustakaan yang menyediakan API ringkas untuk mencipta grafik statistik dengan matplotlib. Untuk membuat plot taburan dengan titik data berkod warna menggunakan seaborn, gunakan fungsi sns.lmplot() dengan fit_reg=False untuk melumpuhkan regresi.
<code class="python">import seaborn as sns # Plot data with color-coding sns.lmplot(x='carat', y='price', data=df, hue='color', fit_reg=False)</code>
Menggunakan panda.DataFrame.groupby & pandas.DataFrame. plot
Jika anda memilih untuk tidak menggunakan seaborn, anda boleh mencapai hasil yang sama secara manual menggunakan pandas.groupby() dan panda.DataFrame.plot(). Kaedah ini melibatkan pengumpulan data mengikut warna dan kemudian memplot setiap kumpulan secara individu dengan warna yang ditentukan.
<code class="python">fig, ax = plt.subplots() grouped = df.groupby('color') for key, group in grouped: group.plot(ax=ax, kind='scatter', x='carat', y='price', label=key, color=colors[key])</code>
Dengan melaksanakan teknik ini, anda boleh mencipta plot serakan bermaklumat yang secara visual mewakili hubungan antara tahap kategori yang berbeza.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk Memplot Kategori Data Berbeza dengan Warna dalam Matplotlib dan Seaborn?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Untuk memaksimumkan kecekapan pembelajaran Python dalam masa yang terhad, anda boleh menggunakan modul, masa, dan modul Python. 1. Modul DateTime digunakan untuk merakam dan merancang masa pembelajaran. 2. Modul Masa membantu menetapkan kajian dan masa rehat. 3. Modul Jadual secara automatik mengatur tugas pembelajaran mingguan.

Python cemerlang dalam permainan dan pembangunan GUI. 1) Pembangunan permainan menggunakan pygame, menyediakan lukisan, audio dan fungsi lain, yang sesuai untuk membuat permainan 2D. 2) Pembangunan GUI boleh memilih tkinter atau pyqt. TKInter adalah mudah dan mudah digunakan, PYQT mempunyai fungsi yang kaya dan sesuai untuk pembangunan profesional.

Python sesuai untuk sains data, pembangunan web dan tugas automasi, manakala C sesuai untuk pengaturcaraan sistem, pembangunan permainan dan sistem tertanam. Python terkenal dengan kesederhanaan dan ekosistem yang kuat, manakala C dikenali dengan keupayaan kawalan dan keupayaan kawalan yang mendasari.

Anda boleh mempelajari konsep pengaturcaraan asas dan kemahiran Python dalam masa 2 jam. 1. Belajar Pembolehubah dan Jenis Data, 2.

Python digunakan secara meluas dalam bidang pembangunan web, sains data, pembelajaran mesin, automasi dan skrip. 1) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan proses pembangunan. 2) Dalam bidang sains data dan pembelajaran mesin, numpy, panda, scikit-learn dan perpustakaan tensorflow memberikan sokongan yang kuat. 3) Dari segi automasi dan skrip, Python sesuai untuk tugas -tugas seperti ujian automatik dan pengurusan sistem.

Anda boleh mempelajari asas -asas Python dalam masa dua jam. 1. Belajar pembolehubah dan jenis data, 2. Struktur kawalan induk seperti jika pernyataan dan gelung, 3 memahami definisi dan penggunaan fungsi. Ini akan membantu anda mula menulis program python mudah.

Bagaimana Mengajar Asas Pengaturcaraan Pemula Komputer Dalam masa 10 jam? Sekiranya anda hanya mempunyai 10 jam untuk mengajar pemula komputer beberapa pengetahuan pengaturcaraan, apa yang akan anda pilih untuk mengajar ...

Cara mengelakkan dikesan semasa menggunakan fiddlerevery di mana untuk bacaan lelaki-dalam-pertengahan apabila anda menggunakan fiddlerevery di mana ...


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

EditPlus versi Cina retak
Saiz kecil, penyerlahan sintaks, tidak menyokong fungsi gesaan kod

VSCode Windows 64-bit Muat Turun
Editor IDE percuma dan berkuasa yang dilancarkan oleh Microsoft

MinGW - GNU Minimalis untuk Windows
Projek ini dalam proses untuk dipindahkan ke osdn.net/projects/mingw, anda boleh terus mengikuti kami di sana. MinGW: Port Windows asli bagi GNU Compiler Collection (GCC), perpustakaan import yang boleh diedarkan secara bebas dan fail pengepala untuk membina aplikasi Windows asli termasuk sambungan kepada masa jalan MSVC untuk menyokong fungsi C99. Semua perisian MinGW boleh dijalankan pada platform Windows 64-bit.

SublimeText3 Linux versi baharu
SublimeText3 Linux versi terkini

DVWA
Damn Vulnerable Web App (DVWA) ialah aplikasi web PHP/MySQL yang sangat terdedah. Matlamat utamanya adalah untuk menjadi bantuan bagi profesional keselamatan untuk menguji kemahiran dan alatan mereka dalam persekitaran undang-undang, untuk membantu pembangun web lebih memahami proses mengamankan aplikasi web, dan untuk membantu guru/pelajar mengajar/belajar dalam persekitaran bilik darjah Aplikasi web keselamatan. Matlamat DVWA adalah untuk mempraktikkan beberapa kelemahan web yang paling biasa melalui antara muka yang mudah dan mudah, dengan pelbagai tahap kesukaran. Sila ambil perhatian bahawa perisian ini