使用 tips 数据集绘制一个简单的散点图
import seaborn as snsimport matplotlib.pyplot as plttips=sns.load_dataset('tips')plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei'plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = Falseax = sns.scatterplot(x='total_bill',y='tip',data=tips)ax.set_title('总账单与小费散点图 ')
通过添加第三个变量分类变量，对点着色（故称色调语义）和改变标记标记来显示分组变量，以突显每个类别
sns.scatterplot(x="total_bill", y="tip", hue="time", style="time", data=tips)
通过改变点的大小并添加连续颜色来显示定量类别变量
cmap = sns.cubehelix_palette(8, start=1, rot=0, as_cmap=True)sns.scatterplot(x="total_bill", y="tip", size="size", data=tips, hue='size', palette=cmap)
使用自定义的分组点标记使用自定义的分组点标记
markers = {"Lunch": "o", "Dinner": "X"}sns.scatterplot(x="total_bill", y="tip", style="time", hue='time', markers=markers, data=tips, palette='Set2')
向 scatterplot 函数中传入 matplotlib 参数控制绘图元素
sns.scatterplot(x='total_bill', y='tip', data=tips, color='r', markers='')plt.title(' 总账单和小费散点图 ')
