我使用的是Python 2.7。虽然这可能很基础，但我感到非常困惑，希望能更好地理解Seaborn。
我有两个numpy数组X和y，我想用Seaborn来绘制它们。
这是我的X numpy数组：
[[ 1.82716998 -1.75449225] [ 0.09258069 0.16245259] [ 1.09240926 0.08617436]]这是y numpy数组：
[ 1. -1. 1. ]如何成功地绘制我的数据点，并考虑到y数组中的类别标签？
谢谢，
回答：
你可以使用seaborn函数来绘制图表。使用dir(sns)查看所有可用的图表。这里是使用sns.scatterplot的输出。你可以查看API文档这里，或者带有图表的示例代码这里
import seaborn as sns import pandas as pddf = 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()结果是
这是你想要的精确输入输出吗？
你也可以使用pyplot，仅仅导入seaborn就会改变pyplot的颜色和绘图方案
import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as pltfig, 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()这里有一个使用sns.lmplot做同样事情的StackOverflow帖子
