前言

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• statsmodels
• seaborn

安裝命令（在cmd中輸入該命令即可）

• pip install seaborn
• pip install statsmodels

如果你不知道如何打開命令行，請看這里：如何打開CMD命令行

邊緣直方圖具有沿X和Y軸變量的直方圖。 這用于可視化X和Y之間的關系以及單獨的X和Y的單變量分布。 該圖如果經常用于探索性數據分析（exploratory data analysis,EDA）。

代碼實現

import pandas as pd import seaborn as sns sns.set_style("white")import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 用來正常顯示中文標簽 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 用來正常顯示負號import warnings warnings.filterwarnings("ignore")#忽略警告信息df = pd.read_csv("data.csv") # 查看一下我們的數據 df.head() manufacturermodeldisplyearcyltransdrvctyhwyflclass01234

audi	a4	1.8	1999	4	auto(l5)	f	18	29	p	compact
audi	a4	1.8	1999	4	manual(m5)	f	21	29	p	compact
audi	a4	2.0	2008	4	manual(m6)	f	20	31	p	compact
audi	a4	2.0	2008	4	auto(av)	f	21	30	p	compact
audi	a4	2.8	1999	6	auto(l5)	f	16	26	p	compact

# 長12英寸 寬10英寸，該窗口的分辨率為80 fig = plt.figure(figsize=(12, 10), dpi= 80) grid = plt.GridSpec(4, 4, hspace=0.5, wspace=0.2)# 定義坐標軸 ax_main = fig.add_subplot(grid[:-1, :-1]) ax_right = fig.add_subplot(grid[:-1, -1], xticklabels=[], yticklabels=[]) ax_bottom = fig.add_subplot(grid[-1, 0:-1], xticklabels=[], yticklabels=[])# 設置主軸上的散點圖 ax_main.scatter('displ', 'hwy', s=df.cty*4, c=df.manufacturer.astype('category').cat.codes, alpha=.9, data=df, cmap="tab10", edgecolors='gray', linewidths=.5)# 設置右側上的直方圖 ax_bottom.hist(df.displ, 40, histtype='stepfilled', orientation='vertical', color='deeppink') ax_bottom.invert_yaxis()# 設置底部的直方圖 ax_right.hist(df.hwy, 40, histtype='stepfilled', orientation='horizontal', color='deeppink')ax_main.set(title='帶有直方圖的散點圖（邊緣直方圖）', xlabel='數據A', ylabel='數據B') ax_main.title.set_fontsize(20) for item in ([ax_main.xaxis.label, ax_main.yaxis.label] + ax_main.get_xticklabels() + ax_main.get_yticklabels()):item.set_fontsize(14)xlabels = ax_main.get_xticks().tolist() ax_main.set_xticklabels(xlabels) plt.show()

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的Matplotlib实例教程（十）边缘直方图的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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