2019-09-17 15:31:56

README.md

@@ -10,12 +10,6 @@
 * [ApacheCN 机器学习交流群 629470233](http://shang.qq.com/wpa/qunwpa?idkey=30e5f1123a79867570f665aa3a483ca404b1c3f77737bc01ec520ed5f078ddef)
 * [ApacheCN 学习资源](http://www.apachecn.org/)
 
-## 贡献指南
-
-项目当前处于翻译阶段，请查看[贡献指南](CONTRIBUTING.md)，并在[整体进度](https://github.com/apachecn/seaborn-doc-zh/issues/1)中领取任务。
-
-> 请您勇敢地去翻译和改进翻译。虽然我们追求卓越，但我们并不要求您做到十全十美，因此请不要担心因为翻译上犯错——在大部分情况下，我们的服务器已经记录所有的翻译，因此您不必担心会因为您的失误遭到无法挽回的破坏。（改编自维基百科）
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 ## 联系方式
 
 ### 负责人
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 ### 其他
 
-*   认领翻译和项目进度-地址: <https://github.com/apachecn/seaborn-doc-zh/issues/1>
 *   在我们的 [apachecn/seaborn-doc-zh](https://github.com/apachecn/seaborn-doc-zh) github 上提 issue.
 *   发邮件到 Email: `apachecn@163.com`.
 *   在我们的 [组织学习交流群](http://www.apachecn.org/organization/348.html) 中联系群主/管理员即可.

docs/11.md

@@ -14,83 +14,83 @@ seaborn.scatterplot(x=None, y=None, hue=None, style=None, size=None, data=None,
 
 **参数**:
  
-x ,y: data或是向量data里面的变量名字，可选择
->* 输入数据的变量，必须是数字，可以直接传递数据或引用数据中的列
+`x, y`: data或是向量data里面的变量名字，可选择
+> 输入数据的变量，必须是数字，可以直接传递数据或引用数据中的列
 
-hue:  data或是向量data里面的变量名字，可选择
->* 将产生不同大小的点的变量进行分组，可以是类别也可以是数字，
+`hue`： data或是向量data里面的变量名字，可选择
+> 将产生不同大小的点的变量进行分组，可以是类别也可以是数字，
 但是大小映射在后一种情况会有不同的表现
 
-style:  data或是向量data里面的变量名字，可选择
->* 将产生不同标记的点的变量进行分类，可以有一个数字类型，但是这个数字会被当作类别
+`style`： data或是向量data里面的变量名字，可选择
+> 将产生不同标记的点的变量进行分类，可以有一个数字类型，但是这个数字会被当作类别
 
-data: DataFrame
->* Tidy (“long-form”) dataframe 它的每一列是一个变量，每一行是一个观测值
+`data`：DataFrame
+> Tidy (“long-form”) dataframe 它的每一列是一个变量，每一行是一个观测值
 
 plaette : 调色板的名字、列表或字典，可选
->* 用于不同level的hue变量的颜色，应该是可以被 color_palette() 执行的something，
+> 用于不同level的hue变量的颜色，应该是可以被 color_palette() 执行的something，
 或者是一个可以对matplotlib colors映射hue级别的字典。
 
-hue_order: 列表，可选
->* 对hue变量的级别的表象有特定的顺序，否则的话，顺序由data决定。当hue是数字的时候与它不相关
+`hue_order`：列表，可选
+> 对hue变量的级别的表象有特定的顺序，否则的话，顺序由data决定。当hue是数字的时候与它不相关
 
-hue_norm: 元组或标准化的对象，可选
->* 当hue变量是数字的时候，应用于hue变量的色彩映射的数据单元中的标准化。如果是类别则不相关
+`hue_norm`：元组或标准化的对象，可选
+> 当hue变量是数字的时候，应用于hue变量的色彩映射的数据单元中的标准化。如果是类别则不相关
 
-sizes: 列表，字典或元组，可选
->* 当使用size的时候，用来决定如何选择sizes的一个对象。可以一直是一个包含size数值的列表，
+`sizes`：列表，字典或元组，可选
+> 当使用size的时候，用来决定如何选择sizes的一个对象。可以一直是一个包含size数值的列表，
 或者是一个映射变量size级别到sizes的字典。当size是数字时，sizes可以是包含size最大值
 和最小值的元组，其他的值都会标准化到这个元组指定的范围
 
-size_order: 元组，可选
->* size变量级别表现的特定顺序，否则顺序由data决定，当size变量是数字时不相关
+`size_order`：元组，可选
+> size变量级别表现的特定顺序，否则顺序由data决定，当size变量是数字时不相关
 
-size_norm：元组或标准化的对象，可选
->* 当变量size是数字时，用于缩放绘图对象的数据单元中的标准化
+`size_norm`：元组或标准化的对象，可选
+> 当变量size是数字时，用于缩放绘图对象的数据单元中的标准化
 
-makers: 布尔型，列表或字典，可选
->* 决定如何绘制不同级别style的标志符号。设置为True会使用默认的标志符号，或者通过一系列标志
+`makers`：布尔型，列表或字典，可选
+> 决定如何绘制不同级别style的标志符号。设置为True会使用默认的标志符号，或者通过一系列标志
 或者一个字典映射style变量的级别到markers。设置为False会绘制无标志的线。
 Markers在matplotlib中指定
 
-style_order: 列表，可选
->* 对于style变量级别表象的特定顺序，否则由data决定，当style是数字时不相关
+`style_order`：列表，可选
+> 对于style变量级别表象的特定顺序，否则由data决定，当style是数字时不相关
 
-{x,y}_bins: 元组，矩阵或函数
->* 暂时没有什么功能
+`{x,y}_bins`: 元组，矩阵或函数
+> 暂时没有什么功能
 
-units: {long_form_var}
->* 分组特定的样本单元。使用时，将为每个具有适当的语义的单元绘制一根单独的线，
+`units`：{long_form_var}
+> 分组特定的样本单元。使用时，将为每个具有适当的语义的单元绘制一根单独的线，
 但不会添加任何图例条目。 当不需要确切的身份时，可用于显示实验重复的分布。
 目前没啥作用
 
-estimator: pandas方法的名称，或者可调用的方法或者是None，可选
->* 聚类同一个x上多个观察值y，如果是None，所有的观察值都会绘制，目前暂无功能
+`estimator`：pandas方法的名称，或者可调用的方法或者是None，可选
+> 聚类同一个x上多个观察值y，如果是None，所有的观察值都会绘制，目前暂无功能
 
-ci: 整型或 'sd' or None,可选
->* 与估算器聚合时绘制的置信区间的大小。 “sd”表示绘制数据的标准偏差。 设置为None将跳过自举。 目前无功能。
+`ci`：整型或 'sd' or None,可选
+> 与估算器聚合时绘制的置信区间的大小。 “sd”表示绘制数据的标准偏差。 设置为None将跳过自举。 目前无功能。
 
-n_boot: 整型，可选
->* 自举法的数量，用于计算区间的置信度，暂无功能
+`n_boot`：整型，可选
+> 自举法的数量，用于计算区间的置信度，暂无功能
 
-alpha: 浮点型
->* 设置点的不透明度
+`alpha`：浮点型
+> 设置点的不透明度
 
-{x,y}_jitter：布尔或者浮点型
->* 暂无功能
+`{x,y}_jitter`：布尔或者浮点型
+> 暂无功能
 
-legend：“brief”, “full”, or False, 可选
->* 绘制图例的方式。如果为“brief" 数字hue和size变量会代表一个样本，即便有不同的值
+`legend`：“brief”, “full”, or False, 可选
+> 绘制图例的方式。如果为“brief" 数字hue和size变量会代表一个样本，即便有不同的值
 if "full", 每一个分组都有图例。if False 不绘制也不添加图例
 
-ax: matplotlib坐标轴，可选
->* 绘制图像的坐标对象，否则使用当前坐标轴
+`ax`：matplotlib坐标轴，可选
+> 绘制图像的坐标对象，否则使用当前坐标轴
 
-kwargs：键值映射对
->* 在绘制的时候其他的键会传递给plt.scatter
+`kwargs`：键值映射对
+> 在绘制的时候其他的键会传递给plt.scatter
 
 返回值：ax：matplotlib 坐标轴
->* 返回绘制所需的坐标
+> 返回绘制所需的坐标
 
 请参阅官方文档