seaborn.jointplot#
- seaborn.jointplot(data=None, *, x=None, y=None, hue=None, kind='scatter', height=6, ratio=5, space=0.2, dropna=False, xlim=None, ylim=None, color=None, palette=None, hue_order=None, hue_norm=None, marginal_ticks=False, joint_kws=None, marginal_kws=None, **kwargs)[源代码]#
绘制两个变量的图表，包括双变量和单变量图形。
此函数为
JointGrid类提供了一个便捷的接口，包含几种预设的绘图类型。这旨在成为一个相当轻量级的包装器；如果你需要更多的灵活性，你应该直接使用JointGrid。- 参数:
- 数据 :
pandas.DataFrame,numpy.ndarray, 映射, 或序列pandas.DataFrame, numpy.ndarray, 映射, 或序列 输入数据结构。可以是可分配给命名变量的长格式向量集合，也可以是将被内部重塑的宽格式数据集。
- x, y :
data中的向量或键向量或键 指定x轴和y轴位置的变量。
- hue :
data中的向量或键向量或键 语义变量，用于映射以确定绘图元素的颜色。
- 种类{ “散点图” | “核密度估计” | “直方图” | “六边形图” | “回归图” | “残差图” }
要绘制的图表类型。请参阅示例以了解对底层函数的引用。
- 高度数字
图像的大小（它将是正方形）。
- 比率数字
关节轴高度与边缘轴高度的比率。
- 空间数字
关节轴与边缘轴之间的空间
- dropna布尔
如果为真，移除在
x和y中缺失的观测值。- {x, y}lim数字对
在绘图前设置的轴限制。
- 颜色 :
matplotlib 颜色matplotlib 颜色 当不使用色调映射时，指定单一颜色。否则，绘图将尝试连接到 matplotlib 属性循环。
- palette : 字符串, 列表, 字典, 或
matplotlib.colors.Colormap字符串, 列表, 字典, 或 选择用于映射
hue语义的颜色时的方法。字符串值传递给color_palette()。列表或字典值意味着分类映射，而颜色映射对象意味着数值映射。- hue_order字符串向量
指定
hue语义的分类级别的处理和绘图顺序。- hue_norm : 元组或
matplotlib.colors.Normalize元组或 一对设置数据单位归一化范围的值，或一个将数据单位映射到 [0, 1] 区间的对象。使用时意味着数值映射。
- marginal_ticks布尔
如果为 False，则抑制边缘图的计数/密度轴上的刻度。
- {joint, marginal}_kws字典
绘图组件的额外关键字参数。
- kwargs
额外的关键字参数会传递给用于在联合Axes上绘制图形的函数，覆盖``joint_kws``字典中的项目。
- 数据 :
- 返回:
JointGrid一个管理多个子图的对象，这些子图对应于绘制双变量关系或分布的联合轴和边际轴。
示例