在 Seaborn 散點圖中設定標記大小

散點圖被認為是最基本和最常用的圖形之一。它可以幫助識別變數之間的任何潛在模式並顯示它們的關係。

在 Python 中，seaborn 模組被認為對於建立不同型別的圖非常有效。它基於 matplotlib 庫，使用起來相對簡單。seaborn 模組中的 scatterplot() 函式可以用來建立散點圖。

在本教程中，我們將討論如何設定散點圖中標記的大小。

要設定標記的大小，我們可以使用 s 引數。由於 seaborn 是基於 matplotlib 模組構建的，因此可以使用此引數。我們可以在 scatterplot() 函式中指定此引數並將其設定為某個值。

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)

或者，我們可以根據一些變數來控制點的大小。在此方法中，我們將所需的變數指定為該引數的值。

請參考下面的程式碼。

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)

我們使用 s_x 變數來控制標記的大小，因此對於 s_x 值越高，點的大小就越大。或者，我們也可以使用 size 引數來實現相同的效果。它還根據一些變數更改標記的大小並新增圖例以使事情更清晰。

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))

通常，還會使用 sizes 引數，它指定 size 引數的範圍。如果我們使用 legend 引數並將其設定為 full，則將顯示每個唯一標記的大小。

此外，我們可以使用 color 或 marker 引數來更改標記的顏色和形狀。使用 seaborn 模組，散點圖中的標記有許多不同的形狀可用。