如何设置sns.factorplot中x轴的间隔?
How to set the interval of the x-axis in sns.factorplot?
我正在使用 sns.factorplot 来可视化特征重要性排名。选择了 9 个特征,在被 SVM-RFE
限定之前,需要按迭代次数对它们进行排名。
Figure like this
meanplot = pd.DataFrame(list(r.items()), columns=['Features','Ranking'])
meanplot = meanplot.sort_values('Ranking', ascending=False)
sns.factorplot(x="Ranking", y="Features", data = meanplot[:9], kind="bar", size=4, aspect=3.1, palette='coolwarm')
x 轴显示迭代 [0,2,4,8]
,但我想要 [0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]
。
您可以通过首先访问 factorplot
返回的轴对象然后为刻度标签
提供 step
大小来优化 x-tick 标签的数量
ax = sns.factorplot(x="Ranking", y="Features", data = meanplot[:9], kind="bar", size=4, aspect=3.1, palette='coolwarm')
ax.set_xticklabels(step=1)
我正在使用 sns.factorplot 来可视化特征重要性排名。选择了 9 个特征,在被 SVM-RFE
限定之前,需要按迭代次数对它们进行排名。
Figure like this
meanplot = pd.DataFrame(list(r.items()), columns=['Features','Ranking'])
meanplot = meanplot.sort_values('Ranking', ascending=False)
sns.factorplot(x="Ranking", y="Features", data = meanplot[:9], kind="bar", size=4, aspect=3.1, palette='coolwarm')
x 轴显示迭代 [0,2,4,8]
,但我想要 [0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]
。
您可以通过首先访问 factorplot
返回的轴对象然后为刻度标签
step
大小来优化 x-tick 标签的数量
ax = sns.factorplot(x="Ranking", y="Features", data = meanplot[:9], kind="bar", size=4, aspect=3.1, palette='coolwarm')
ax.set_xticklabels(step=1)