seaborn.pairplot绘图不显示问题

本文介绍如何使用Seaborn库加载Iris数据集,并通过pairplot函数绘制数据对图。首先设置绘图风格,然后加载数据,最后使用plt.show()展示图形。官网提供更多示例。

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示例:

>>> import seaborn as sns; sns.set(style="ticks", color_codes=True)
>>> iris = sns.load_dataset("iris")
>>> g = sns.pairplot(iris)
>>> 
>>> 

解决方法:

1.导入matplotlib.pyplot

2.执行plt.show()

操作如下:

>>> import seaborn as sns; sns.set(style="ticks", color_codes=True)
>>> iris = sns.load_dataset("iris")
>>> g = sns.pairplot(iris)
>>> 
>>> 
>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> plt.show()

 图形效果:

 

 官网示例:

http://seaborn.pydata.org/generated/seaborn.pairplot.html

`sns.pairplot()` 是 Seaborn 库中用于创建成对关系可视化的函数。它可用于绘制多个变量之间的散点、直方和核密度估计,并展示它们之间的相关性。 `sns.pairplot()` 函数的常用参数如下: - `data`:必需参数,指定要使用的数据框(DataFrame)或数据表。 - `vars`:可选参数,指定要在 pairplot 中使用的列名列表。如果未提供此参数,则将使用数据框中的所有数值列。 - `hue`:可选参数,指定用于分组变量的列名。根据该变量的同取值,会使用同颜色标记数据点。 - `palette`:可选参数,指定用于着色同组别的调色板。可以是预定义的调色板名称或自定义的颜色映射。 - `kind`:可选参数,指定要绘制的形类型。默认为 "scatter",表示散点。其他可选值包括 "reg"(回归曲线)、"kde"(核密度估计)和 "hist"(直方)。 - `diag_kind`:可选参数,指定对角线上要绘制的形类型。默认为 "auto",会根据变量类型选择合适的形类型。其他可选值包括 "hist"(直方)和 "kde"(核密度估计)。 - `markers`:可选参数,指定用于同组别的数据点标记样式。 - `plot_kws`:可选参数,用于传递其他关键字参数给绘图函数。 这些参数只是 `sns.pairplot()` 函数的一部分,还有其他一些参数可以用于自定义成对关系可视化的样式和布局。你可以查阅 Seaborn 的文档以了解更多详细信息和示例:https://seaborn.pydata.org/generated/seaborn.pairplot.html
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