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私はPythonでデータ解析を学び、matplotlibとseabornライブラリを使って、Kaggleでノートブックを作った。私はsepal leafsとpetal leafsの幅と長さの比を示す散布図を作ろうとしました。 sns.FacetGrid(iris, hue="Species", size=10) total_rows = iris.count number_of_iris =

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データフレームに基づいた条件付き書式付きの「行列」プロット

私は以下の助けを求めています。データフレームが与えられています。値がテーブルのペアに対応していますが、そのペアに対応する異なる列の値の「ヒートマップ」。ここで、例えばデータである：そう df_list = [('nyc', 'lax', 10,-10, -2,2),('nyc', 'chi', -9,9, -2,2),('nyc', 'sfo', -4,4,-1,1),('nyc', 'mia',

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Seaborn - DataFrameヒストグラムからの間隔を削除する

_を有効にしてDataFrameからヒストグラムを生成しようとしていますが、ヒストグラムそのものの横に余分なスペースが追加されています。下の画像：これらのスペースを削除するにはどうしたらいいですか？次のようにこのグラフを再現するコードは次のとおりです。 import seaborn as sns import pandas as pd import numpy as np import m

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Seaborn：線形回帰式に注釈を付けてください

ボストンのデータセットにOLSをフィッティングしてみました。私のグラフは以下のようになります。線の真上またはグラフのどこかに線形回帰式を注釈付けする方法はありますか？ Pythonで方程式をどのように出力するのですか？私はこの分野ではかなり新しいです。今のところPythonを探検してください。誰かが私を助けることができれば、それは私の学習のスピードを速めるでしょう。多くの感謝！私もこれを試

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シーボーンペアプロットを既存の図形にプロットする方法

シーボーンに、すでに定義された図形のペアプロットを実行します。しかし、sns.pairplotが呼び出されると、新しい図形が作成されます。たとえば、次のコードでは、最初の空白と2番目の図を作成し、ペアプロットを作成します。 import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt iris = sns.load_dataset('iris'

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ポイントプロットでのciの使用

私はseabornでfactorplotを使用しています。この文書によれば、引数ci = "sd"を用いて95％信頼区間の代わりに標準偏差をプロットすることが可能です。しかし、私はそれを使用しようとすると、私はいつもエラーを取得します： /： 'str'と 'int'のサポートされていないオペランドタイプ手がかりはありますか？ありがとうございます！ What's new section of

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matplotlibの＆Seaborn：レジェンド長すぎる行のスタイル

ため、私はaddtionalのダッシュがありますので-.の凡例は、非常に良いではありません'-', '--', '-.' x=arange(1,9) gmm_rsquare = [0.90,0.962,0.954,0.908,0.975,0.941,0.905,0.916,] al_rsquare=[0.85,0.742,0.819,0.884,0.901,0.868,0.793,0.727]

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barchartに値を表示

このトピックにいくつかの同様の投稿があります。しかし、彼らは私には役に立たなかった。私は比較的新しいPythonとSeabornです。これは私のコードです： import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline x_axis = ["A", "B","C","D","E","F"] y_axi

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seaborn regplotはデータポイントの色を削除します

私はIris datasetを解析しており、ペタルの幅とペタルの長さの間に散布図を作成しました。私はこのコードを使用し、プロット作成するには：その後 # First, we'll import pandas, a data processing and CSV file I/O library import pandas as pd # We'll also import seaborn, a

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シーボーンで使用するデータをフォーマットする方法

私はドキュメントの距離を計算し、sklearnのMDSを使ってmatplotlibでプロットしています。私はseaborn（pairplot）でそれらをプロットしたいが、それが海底で読めるようにMDSデータをどのように翻訳するのか分からない。 from sklearn.manifold import MDS mds = MDS(n_components=2, dissimilarity="pr