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首頁(yè)大數(shù)據(jù)時(shí)代seaborn如何將多個(gè)圖片同時(shí)顯示出來(lái)?
seaborn如何將多個(gè)圖片同時(shí)顯示出來(lái)?
2023-04-07
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Seaborn是一種Python可視化庫(kù)，它是在matplotlib基礎(chǔ)之上構(gòu)建的。與matplotlib相比，Seaborn具有更高的美學(xué)和更簡(jiǎn)單的語(yǔ)法。當(dāng)我們使用Seaborn時(shí)，可能會(huì)遇到需要同時(shí)顯示多個(gè)圖片的情況，這篇文章將介紹如何在Seaborn中實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)。

方法1：使用subplot

最常用的方法是使用subplot函數(shù)。subplot函數(shù)允許我們?cè)谝粋€(gè)圖中顯示多個(gè)子圖。下面是一個(gè)例子：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 創(chuàng)建兩個(gè)數(shù)據(jù)集
data1 = sns.load_dataset('diamonds')
data2 = sns.load_dataset('tips')

# 創(chuàng)建第一個(gè)子圖
plt.subplot(2, 1, 1)
sns.scatterplot(x='carat', y='price', data=data1)

# 創(chuàng)建第二個(gè)子圖
plt.subplot(2, 1, 2)
sns.violinplot(x='day', y='tip', data=data2)

# 顯示圖像
plt.show()

在這個(gè)例子中，我們首先加載了兩個(gè)數(shù)據(jù)集（diamonds和tips），然后使用subplot函數(shù)創(chuàng)建了兩個(gè)子圖。第一個(gè)子圖使用scatterplot繪制了一個(gè)散點(diǎn)圖，第二個(gè)子圖使用violinplot繪制了一個(gè)小提琴圖。最后，我們調(diào)用show函數(shù)來(lái)顯示圖像。subplot函數(shù)的前兩個(gè)參數(shù)指定了網(wǎng)格的行和列數(shù)，第三個(gè)參數(shù)指定了當(dāng)前子圖的位置。

方法2：使用gridplot

另一種方法是使用gridplot函數(shù)。gridplot函數(shù)允許我們?cè)谝粋€(gè)網(wǎng)格中顯示多個(gè)子圖。下面是一個(gè)例子：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
from bokeh.layouts import gridplot
from bokeh.io import show

# 創(chuàng)建兩個(gè)數(shù)據(jù)集
data1 = sns.load_dataset('diamonds')
data2 = sns.load_dataset('tips')

# 創(chuàng)建第一個(gè)子圖
p1 = sns.scatterplot(x='carat', y='price', data=data1)

# 創(chuàng)建第二個(gè)子圖
p2 = sns.violinplot(x='day', y='tip', data=data2)

# 創(chuàng)建網(wǎng)格布局
grid = [[p1], [p2]]

# 顯示圖像
show(gridplot(grid))

在這個(gè)例子中，我們首先加載了兩個(gè)數(shù)據(jù)集（diamonds和tips），然后使用scatterplot和violinplot分別創(chuàng)建了兩個(gè)子圖。接下來(lái)，我們使用gridplot函數(shù)創(chuàng)建了一個(gè)網(wǎng)格布局，將這兩個(gè)子圖放在了網(wǎng)格中。最后，我們調(diào)用show函數(shù)來(lái)顯示圖像。

總結(jié)起來(lái)，Seaborn提供了多種方法來(lái)同時(shí)顯示多個(gè)圖片，其中subplot和gridplot是最常用的兩種方法。無(wú)論你選擇哪種方法，都可以輕松地將多個(gè)Seaborn圖形組合在一起，并展示出來(lái)。

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