（二）Seaborn练习 练习1：鸢尾花花型尺寸分析 * 鸢尾花萼片（sepal）和花瓣（petal）的大小关系（散点图） * 不同种类（species）鸢尾花萼片和花瓣的分布情况（箱图或者提琴图） * 鸢尾花萼片和花瓣大小的联合分布情况（六角箱图或者核密度估计）
时间: 2023-09-16 08:08:57 浏览: 365
好的，我会为您解答关于Seaborn练习的问题。
练习1：
1. 鸢尾花萼片和花瓣大小关系的散点图：
```
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
iris = sns.load_dataset("iris")
sns.scatterplot(x="sepal_length", y="petal_length", data=iris)
plt.show()
```
2. 不同种类鸢尾花萼片和花瓣的分布情况的箱图：
```
sns.boxplot(x="species", y="sepal_length", data=iris)
plt.show()
sns.boxplot(x="species", y="petal_length", data=iris)
plt.show()
```
3. 鸢尾花萼片和花瓣大小的联合分布情况的六角箱图或者核密度估计：
```
sns.jointplot(x="sepal_length", y="petal_length", data=iris, kind="hex")
plt.show()
sns.jointplot(x="sepal_length", y="petal_length", data=iris, kind="kde")
plt.show()
```
希望这些代码能够帮助到您，如有疑问请随时问我。
相关问题
绘制鸢尾花萼片（sepal）和花瓣（petal）大小关系的多变量分布图（中间为散点图，x轴和y轴为边际图并显示核密度分布，x轴编辑图箱型个数为15，y轴箱型个数为30）
绘制鸢尾花（Iris dataset）萼片（sepal length and width）和花瓣（petal length and width）的多变量分布图通常用于数据可视化和探索性数据分析。这种类型的图形可以是 seaborn 的 JointGrid 对象，结合了 Seaborn 库的 FacetGrid 和 JointDistplot 功能。以下是创建这种图表的一个步骤：
1. 首先，你需要安装 seaborn 和 matplotlib 库，如果还没有安装的话：
```bash
pip install seaborn matplotlib pandas
```
2. 导入所需的库和数据集：
```python
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
# 加载iris数据集（假设从sklearn.datasets导入）
from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()
data = pd.DataFrame(iris.data, columns=iris.feature_names)
```
3. 使用 JointGrid 创建联合图：
```python
g = sns.JointGrid(data=data, x="sepal_length", y="petal_length", height=6, ratio=40, space=0)
```
4. 添加散点图（scatter plot）作为核心图，并设置箱线图（boxenplot）作为边际图：
```python
g.plot_joint(sns.scatterplot, s=10, alpha=.5)
g.plot_marginals(sns.boxenplot, whis=[5, 95], linewidth=2, color=".8")
```
5. 设置 x 轴箱型图的数量为15，y轴箱型图的数量为30：
```python
g.ax_marg_x.set_xticks(range(1, 16))
g.ax_marg_y.set_yticks(range(1, 31))
```
6. 最后展示图形：
```python
plt.show()
```
这个过程会生成一个中间有散点图表示萼片长度和花瓣长度关系，而 x 轴和 y 轴分别是它们各自的边际分布，每个箱子代表一个范围内的数据频率。
加载鸢尾花(iris)数据集，以萼片长度sepal_length为横坐标、花瓣长度petal_length为纵坐标，绘制线性回归图。
好的，这是一个机器学习问题，我可以回答。以下是代码实现：
```python
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# 加载数据集
iris = load_iris()
X = iris.data[:, 0].reshape(-1, 1) # 萼片长度作为横坐标
y = iris.data[:, 2].reshape(-1, 1) # 花瓣长度作为纵坐标
# 训练线性回归模型
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)
# 绘制散点图和线性回归线
sns.scatterplot(x=X[:, 0], y=y[:, 0])
sns.lineplot(x=X[:, 0], y=model.predict(X)[:, 0], color='red')
plt.xlabel('Sepal length')
plt.ylabel('Petal length')
plt.show()
```
如果你有任何关于代码实现的问题，欢迎继续提问。
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### SQL Server Compact Edition (SQL CE)
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2. 复制订阅操作流程：
a. 确定复制类型：根据业务需求选择合适的复制类型。
b. 配置发布服务器：在发布服务器上设置哪些表和数据库可以被复制。
c. 创建快照代理（对于快照复制和事务复制）：快照代理负责生成数据快照，并将其存储在发布服务器指定的位置。
d. 创建分发代理（对于事务复制）：分发代理负责将事务日志中的变化应用到订阅服务器。
e. 创建合并代理（对于合并复制）：合并代理负责将数据变化从发布服务器和订阅服务器合并到一起。
f. 创建订阅：在订阅服务器上配置复制订阅，指定发布服务器、要订阅的数据库或表、以及复制类型。
g. 验证复制操作：通过测试，确保数据能够正确地从发布服务器复制到订阅服务器。
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- 监控复制活动：通过SQL Server的复制监视器来跟踪复制的状态和性能，确保数据正确同步。
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