散点图可以显示观察数据的分布,描述数据的相关性,matlibplot也可以绘制散点图,不过我一般优先使用seaborn库的sctterplot()绘制,下面就介绍一下如何用seaborn.scatterplot()绘制散点图。
1. sctterplot()参数说明
- x,y:输入的绘图数据,必须是数值型数据
- hue:对输入数据进行分组的序列,使用不同颜色对各组的数据加以区分。下面是一个例子
- size:对输入数据进行分组的序列,使用不同点尺寸对各组的数据加以区分。下面是一个例子
- style:对输入数据进行分组的序列,使用不同点标记对各组的数据加以区分。下面是一个例子
- data:pandas.DataFrame型参数,不能包含非数值型数据,否则会报错。使用该参数的好处为下列两种情况之一
- palette:在对数据进行分组时,设置不同组数据的显示颜色。hue参数使用的是默认的颜色,如果需要更多的颜色选项,则需要通过调色盘来设置,可以使用seaborn.color_palette()函数来设置颜色
- hue_order:在使用hue参数对数据进行分组时,可以通过该参数设置数据组的显示顺序,例如
- hue_norm:该参数的作用我暂时没弄明白,先跳过
- sizes:当使用size参数、以不同尺寸显示不同组数据时,可以通过sizes参数来设定具体的尺寸大小。该参数可以传入一个尺寸序列,也可以传入一个包含两个元素的元祖,分别制定尺寸的上下限。
- size_order:和hue_order参数作用一样,不过设置的是尺寸的显示顺序
- size_norm:和hue_norm参数一样,没有弄明白是什么意思
- markers:当使用style参数、以不同的标记显示不同组数据时,可以通过该参数设置不同组数据的标记
- style_order:和hue_order参数作用一样,不过设置的是标记的显示顺序
- {x,y}_bins:没弄明白啥作用