plt.title('Multi-Line Plot with Color Palette') plt.xlabel('X-axis') plt.ylabel('Y-axis') plt.legend() plt.show() ``` 3.2 避免颜色冲突 选择对比度适中的颜色,以确保每条线条都能清晰地显示出来。例如,避免同时使用过多的亮色或暗色: ```python colors = ['#1f77b4', '#ff7f0e', '#2ca...
ys = asarray([0])ifpalisNone: pal = sns.color_palette("husl", n_colors=len(x) +6) pal = pal[2:2+ len(x)][::-1] plt.scatter(x, y, s=300, linewidth=0, color=pal, zorder=2)iferrisnotNone: plt.errorbar(x, y, yerr=err, linestyle="None", ecolor="black", zorder=1) ...
1. ['Solarize_Light2', '_classic_test_patch', 'bmh', 'classic', 'dark_background', 'fast', 'fivethirtyeight', 'ggplot', 'grayscale', 'seaborn', 'seaborn-bright', 'seaborn-colorblind', 'seaborn-dark', 'seaborn-dark-palette', 'seaborn-darkgrid', 'seaborn-deep', 'seaborn-muted', ...
# 需要导入模块: from matplotlib import pyplot [as 别名]# 或者: from matplotlib.pyplot importylim[as 别名]defvisualize_2D_trip(self,trip,tw_open,tw_close):plt.figure(figsize=(30,30)) rcParams.update({'font.size':22})# Plot citiescolors = ['red']# Depot is first cityforiinrange(len(...
hue="Voice mail plan",palette="Set3") 1. 2. 2.4 提琴形图@数值特征-sns.violinplot() 提琴形图和箱形图的区别是,提琴形图聚焦于平滑后的整体分布,而箱形图显示了单独样本的特定统计数据。 使用violinplot() 方法绘制提琴形图。下图左侧是箱形图,右侧是提琴形图。
plt.scatter(X1,X3, color='',edgecolors='b',marker='>',s=80,alpha=1,label='>') plt.legend()#显示图例,内容为上面的label #color是填充色,edgecolors是边框颜色,marker是标记,s是大小,alpha是透明度,label是图例要显示的内容 标记及对应的符号 5.2.1 折线图标记 blog.csdn.net/caoxinjia 5.3 线型...
palette = {category: color for category, color in zip(df['本企业工龄'].cat.categories, colors)} sns.scatterplot(x='年龄', y='满意度公式:\nsum(F2:O2)/50', hue='本企业工龄', data=df, palette=palette) plt.title('年龄、工龄与满意度的关系') ...
def view_palette(*args): if len(args) > 1: f, ax = plt.subplots(1, len(args), figsize=(3 * len(args), 3)) for i, name in enumerate(args): check_key(name) cycle = palettes[name] for j, c in enumerate(cycle): ax[i].hlines(j, 0, 1, colors=c, linewidth=15) ax[i]...
关于这个函数有几个点需要知道一下: color_palette函数可以接受任何seaborn或者matplotlib颜色表中颜色名称(除了jet),也可以接受任何有效的matplolib形式的颜色列表...当导入seaborn时,默认的色环就被改变成一组包含6种颜色的调色板,它使用了标准的matplolib色环,为了让绘图变得更好看一些。
axvline(0.2, 0, 1) plot = sns.lineplot(data=data, palette="tab10", linewidth=3.5) plt.setp(plot.legend().get_texts(), fontsize="22") plot.set_xlabel("Threshold T", fontsize=18) plot.set_ylabel("Metrics mentioned above", fontsize=18) ...