test_results = pd.DataFrame({'Month Number': {0: 11, 1: 2},
'LSOA code': {0: 60, 1: 67},
'Actual Frequency': {0: 13, 1: 1},
'Linear Regression': {0: 3.326444, 1: 3.742185},
'Ridge Regression': {0: 3.326444, 1: 3.742185}})
fig, ax = plt.subplots(figsize=(15, 8))
sns.pointplot(x='Month Number', y='Actual Frequency', ci=False, color='Red', data=test_results)
sns.pointplot(x='Month Number', y='Linear Regression', ci=False, color='Black', data=test_results)
sns.pointplot(x='Month Number', y='Ridge Regression', ci=False, color='Green', data=test_results)
मैं विभिन्न रंगों के साथ वास्तविक आवृत्ति, रैखिक और रिज प्रतिगमन के लिए एक बिंदु भूखंडों को प्रदर्शित करना चाहता हूं और उन्हें अलग करने के लिए रंग जोड़ना चाहता हूं।
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7 जिंदा 2021, 02:56
1 उत्तर
सबसे बढ़िया उत्तर
आप अपना डेटाफ़्रेम melt कर सकते हैं। फिर आपके pointplot के लिए, आपको केवल तीन अलग-अलग पॉइंटप्लॉट बनाने के बजाय hue निर्दिष्ट करने की आवश्यकता है:
In[1]:
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
test_results = pd.DataFrame({'Month Number': {0: 11, 1: 2},
'LSOA code': {0: 60, 1: 67},
'Actual Frequency': {0: 13, 1: 1},
'Linear Regression': {0: 3.326444, 1: 3.742185},
'Ridge Regression': {0: 3.326444, 1: 3.742185}})
test_results
Out[1]:
Month Number LSOA code Actual Frequency Linear Regression Ridge Regression
0 11 60 13 3.326444 3.326444
1 2 67 1 3.742185 3.742185
In[2]:
fig, ax = plt.subplots(figsize=(15, 8))
test_results = test_results.melt(id_vars='Month Number', value_vars=df.columns[-3:])
test_results
Out[2]:
Month Number variable value
0 11 Actual Frequency 13.000000
1 2 Actual Frequency 1.000000
2 11 Linear Regression 3.326444
3 2 Linear Regression 3.742185
4 11 Ridge Regression 3.326444
5 2 Ridge Regression 3.742185
In[3]:
sns.pointplot(x='Month Number', y='value', hue='variable', ci=False, color='Red', data=test_results)
1
7 जिंदा 2021, 03:32
hueपैरामीटर पास करना चाहते हैं? यदि आप ऐसा करना चाहते हैं, तो आपको पहले अपने डेटा में हेरफेर करने की आवश्यकता है। भविष्य में, कृपया अपना कोड प्रारूपित करें जैसा मैंने किया है और अपने डेटा कोtest_results.to_dict()के साथ टेक्स्ट के रूप में शामिल करें और फिर उसेpd.DataFrame()के अंदर रखें।