1.matplotlib入门实战全教程
https://blog.csdn.net/ScarlettYellow/article/details/80458797
2.matplotlib-legend 位置属性 loc 使用
主要是控制途图中的标签位置,即图中每条线label的位置。
https://blog.csdn.net/lanluyug/article/details/80002273
3.绘制特征相关性图
ax = sns.heatmap(df_feature_data.corr())
4.绘制每种类别数量图
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
plt.figure(figsize = (20,25))
ax= sns.countplot(y='target',data = df_feature_data)
5.绘制每种特征分布图
for column in df_feature_data.columns:
plt.figure(figsize = (10,10))
plt.title(column)
ax = sns.kdeplot(df_feature_data[column])
最后
以上就是忧虑口红最近收集整理的关于matplotlib学习笔记的全部内容,更多相关matplotlib学习笔记内容请搜索靠谱客的其他文章。
本图文内容来源于网友提供,作为学习参考使用,或来自网络收集整理,版权属于原作者所有。
发表评论 取消回复