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Seabornを使用してnumpy配列をプロットする

私はpython 2.7を使用しています。これは非常に基本的なものになることはわかっていますが、本当に混乱しているので、seabornをよりよく理解したいと思います。

2つのnumpy配列Xとyがあり、Seabornを使用してそれらをプロットしたいと思います。

これが私のX numpy配列です：

[[ 1.82716998 -1.75449225]
 [ 0.09258069  0.16245259]
 [ 1.09240926  0.08617436]]

そして、これがy numpy配列です：

[ 1. -1.  1. ]

y配列のクラスラベルを考慮してデータポイントを正常にプロットするにはどうすればよいですか？

ありがとうございました、

pythonnumpymatplotlibmachine-learningseaborn
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user3446905

Seaborn関数を使用してグラフをプロットできます。 dir（sns）を実行して、すべてのプロットを表示します。これがsns.scatterplotでの出力です。あなたはapi docs here またはプロット付きのサンプルコードをチェックできます here

import seaborn as sns 
import pandas as pd

df = pd.DataFrame([[ 1.82716998, -1.75449225],
 [ 0.09258069,  0.16245259],
 [ 1.09240926,  0.08617436]], columns=["x", "y"])

df["val"] = pd.Series([1, -1, 1]).apply(lambda x: "red" if x==1 else "blue")


sns.scatterplot(df["x"], df["y"], c=df["val"]).plot()

与える

enter image description here これはあなたが望んだ正確な入出力ですか？

あなたはシープロスでそれを行うことができます、海の変化をインポートするだけです

import seaborn as sns 

import matplotlib.pyplot as plt
fig, ax = plt.subplots()

df = pd.DataFrame([[ 1.82716998, -1.75449225],
 [ 0.09258069,  0.16245259],
 [ 1.09240926,  0.08617436]], columns=["x", "y"])
df["val"] = pd.Series([1, -1, 1]).apply(lambda x: "red" if x==1 else "blue")
ax.scatter(x=df["x"], y=df["y"], c=df["val"])
plt.plot()

これが、sns.lmplotで同じことを行う stackoverflow post です。

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devssh