在 Seaborn 散点图中设置标记大小

散点图被认为是最基本和最常用的图形之一。它可以帮助识别变量之间的任何潜在模式并显示它们的关系。

在 Python 中,seaborn 模块被认为对于创建不同类型的图非常有效。它基于 matplotlib 库,使用起来相对简单。seaborn 模块中的 scatterplot() 函数可以用来创建散点图。

在本教程中,我们将讨论如何设置散点图中标记的大小。

要设置标记的大小,我们可以使用 s 参数。由于 seaborn 是基于 matplotlib 模块构建的,因此可以使用此参数。我们可以在 scatterplot() 函数中指定此参数并将其设置为某个值。

例如,

import random
import seaborn as sns
import matplotlib as plt
s_x = random.sample(range(0,100),20)
s_y = random.sample(range(0,100),20)
sns.scatterplot(y  = s_y, x = s_x, s = 70)

seaborn 标记尺寸

或者,我们可以根据一些变量来控制点的大小。在此方法中,我们将所需的变量指定为该参数的值。

请参考下面的代码。

import random
import seaborn as sns
import matplotlib as plt
s_x = random.sample(range(0,100),20)
s_y = random.sample(range(0,100),20)
sns.scatterplot(y  = s_y, x = s_x, s = s_x)

seaborn 标记尺寸

我们使用 s_x 变量来控制标记的大小,因此对于 s_x 值越高,点的大小就越大。或者,我们也可以使用 size 参数来实现相同的效果。它还根据一些变量更改标记的大小并添加图例以使事情更清晰。

例如,

import random
import seaborn as sns
import matplotlib as plt
s_x = random.sample(range(0,100),20)
s_y = random.sample(range(0,100),20)
sns.scatterplot(y  = s_y, x = s_x, size = s_x, sizes = (50,150))

seaborn 标记尺寸

通常,还会使用 sizes 参数,它指定 size 参数的范围。如果我们使用 legend 参数并将其设置为 full,则将显示每个唯一标记的大小。

此外,我们可以使用 colormarker 参数来更改标记的颜色和形状。使用 seaborn 模块,散点图中的标记有许多不同的形状可用。