Articles of seaborn

Conseguir una leyenda en un trazado de mapa de calor de FacetGrid

¿Cómo podemos obtener leyendas para los mapas de FacetGrid FacetGrid? El método .add_legend() no funciona para mí. Usando el código de esta pregunta anterior : import pandas as pd import numpy as np import itertools import seaborn as sns print(“seaborn version {}”.format(sns.__version__)) # R expand.grid() function in Python # https://stackoverflow.com/a/12131385/1135316 def expandgrid(*itrs): product = list(itertools.product(*itrs)) […]

diagtwigs de caja marinos en distancias deseadas a lo largo del eje x

¿Hay seaborn colocar diagtwigs de seaborn a distancias deseadas a lo largo del eje x? Tengo un dataframe con índice de columna jerárquica con índices Asignación, Máx. Escriba un índice de fila de nombres de estudiantes +————+———-+———+———-+—————+ | Type | Homework | Quiz | Homework | Presentations | | | max 100 | max 100 […]

Cómo trazar un mapa de calor desde pandas DataFrame

Aquí está mi dataframe: jan fmamj \ 2000 -7.894737 22.387006 22.077922 14.5455 15.8038 -3.33333 2001 -3.578947 11.958763 28.741093 5.05415 74.7151 11.2426 2002 -24.439661 -2.570483 1.810242 8.56044 84.5474 -26.9753 2003 14.410453 -10.106570 8.179654 -11.6469 -15.0022 -13.9757 2004 -3.978623 -13.280310 2.558639 -1.13076 12.7156 -4.47235 2005 2.018146 1.385053 9.461930 14.1947 -10.4865 -11.1553 2006 -6.528617 -5.506220 -2.054323 1.39073 7.74041 […]

Seaborn mostrando notación científica en mapa de calor para números de 3 dígitos

Estoy creando un mapa de calor de un pandas pivot_table como se muestra a continuación: table2 = pd.pivot_table(df,values=’control’,columns=’Year’,index=’Region’,aggfunc=np.sum) sns.heatmap(table2,annot=True,cmap=’Blues’) Crea un mapa de calor como se muestra a continuación. Puedes ver que los números no son enormes (máx. 750), pero se muestran en notación científica. Si veo la tabla en sí, este no es el […]

cambiar ciertos cuadrados en un mapa de calor marino

Digamos que tengo un mapa de calor que se parece a esto (los ejes se recortan): Quiero poder alterar ciertos cuadrados para denotar significación estadística. Sé que podría enmascarar los cuadrados que no son estadísticamente significativos, pero todavía quiero conservar esa información (y no establecer los valores en cero). Las opciones para hacer esto incluyen […]

¿Cómo hacer gofres en python? (piechart cuadrado)

Algo como esto: Hay un muy buen paquete para hacerlo en R. En Python, lo mejor que pude averiguar es esto, usando el paquete squarify (inspirado en una publicación sobre cómo hacer treemaps ): import numpy as np import pandas as pd import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns # […]

Cómo guardar una plot en Seaborn con Python

Tengo un dataframe de Pandas e bash guardar un gráfico en un archivo png. Sin embargo, parece que algo no funciona como debería. Este es mi código: import pandas import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns sns.set(style=’ticks’) df = pandas.read_csv(“this_is_my_csv_file.csv”) plot = sns.distplot(df[[‘my_column_to_plot’]]) plot.savefig(“myfig.png”) Y tengo este error: AttributeError: ‘AxesSubplot’ object has no attribute […]

matplotlib: Plot Feature Feaance con nombres de características

En R hay funciones preconstruidas para trazar la importancia de las características del modelo de bosque aleatorio. Pero en python tal método parece faltar. Busco un método en matplotlib . model.feature_importances me da lo siguiente: array([ 2.32421835e-03, 7.21472336e-04, 2.70491223e-03, 3.34521084e-03, 4.19443238e-03, 1.50108737e-03, 3.29160540e-03, 4.82320256e-01, 3.14117333e-03]) Luego usando la siguiente función de trazado: >> pyplot.bar(range(len(model.feature_importances_)), model.feature_importances_) […]

Seaborn Bar Plot Ordering

Tengo un dataframe de pandas que tiene dos columnas. Necesito la ttwig ordenada por la columna “Count”. dicti=({’37’:99943,’25’:47228,’36’:16933,’40’:14996,’35’:11791,’34’:8030,’24’ : 6319 ,’2′ :5055 ,’39’ :4758 ,’38’ :4611 }) pd_df = pd.DataFrame(list(dicti.iteritems())) pd_df.columns =[“Dim”,”Count”] plt.figure(figsize=(12,8)) ax = sns.barplot(x=”Dim”, y= “Count”,data=pd_df ) ax.get_yaxis().set_major_formatter(plt.FuncFormatter(lambda x, loc: ” {:,}”.format(int(x)))) ax.set(xlabel=”Dim”, ylabel=’Count’) for item in ax.get_xticklabels(): item.set_rotation(90) for i, v in […]

¿Cómo crear subgrupos groupby en Pandas?

Tengo un dataframe con datos de crimen de serie temporal con una faceta en la ofensiva (que se parece al formato a continuación). Lo que me gustaría realizar un gráfico grupal en el dataframe para que sea posible explorar las tendencias de la delincuencia a lo largo del tiempo. Offence Rolling year total number of […]