如何使用Seaborn库在Python中显示散点图？

可视化数据是一个重要的步骤，因为它能帮助我们理解数据的情况，而不需要查看数字并进行复杂的计算。Seaborn是一个帮助可视化数据的库。

散点图以数据点的形式展示数据分布在图表上。它使用点来表示数据集的数值相关信息。每个点在水平和垂直轴上的位置表示一个单独数据点的数值。

它有助于理解两个变量之间的关系。让我们看看如何使用Seaborn库在Python中实现这个目标−

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示例

import seaborn as sb
from matplotlib import pyplot as plt
df = sb.load_dataset('iris')
sb.jointplot(x = 'petal_length',y = 'petal_width',data = df)
plt.show()

输出

说明

• 导入所需的包。
• 输入数据是从scikit learn库中加载的’iris_data’。
• 将该数据存储在数据框中。
• 使用’load_dataset’函数来加载iris数据。
• 使用’jointplot’函数对该数据进行可视化。
• 在此处将”x”和”y”轴值作为参数提供。
• 这个散点图数据会在控制台上显示出来。