http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/49515745

Seaborn介绍

seaborn

(Not distributed with matplotlib)

seaborn is a highlevel interface for drawing statistical graphics with matplotlib. Itaims to make visualization a central part of exploring andunderstanding complex datasets.

[seaborn]

Matplotlib是Python主要的绘图库。但是不建议你直接使用它,原因与不推荐你使用NumPy是一样的。虽然Matplotlib很强大,它本身就很复杂,你的图经过大量的调整才能变精致。因此,作为替代推荐一开始使用Seaborn。

Seaborn本质上使用Matplotlib作为核心库(就像Pandas对NumPy一样)。

seaborn的优点:

  1. 默认情况下就能创建赏心悦目的图表。(只有一点,默认不是jet colormap
  2. 创建具有统计意义的图
  3. 能理解pandas的DataFrame类型,所以它们一起可以很好地工作。

安装pip install seaborn

Note: lz发现,就算你不用seaborn绘图,只要在matplotlib绘图中加上seaborn的import语句,就会以seaborn的图形方式展示图片,具有seaborn的效果。如:

import seaborn
import matplotlib.pyplot as plt

注意要显示出图形,需要引入matplotlib并plt.show()出来。

皮皮blog

Seaborn使用

Style functions: API | Tutorial

Color palettes: API | Tutorial

Distribution plots: API | Tutorial

Regression plots: API | Tutorial

Categorical plots: API | Tutorial

Axis grid objects: API | Tutorial

分布图绘制Distribution plots

jointplot(x, y[, data, kind, stat_func, ...]) Draw a plot of two variables with bivariate and univariate graphs.
pairplot(data[, hue, hue_order, palette, ...]) Plot pairwise relationships in a dataset.
distplot(a[, bins, hist, kde, rug, fit, ...]) Flexibly plot a univariate distribution of observations.
kdeplot(data[, data2, shade, vertical, ...]) Fit and plot a univariate or bivariate kernel density estimate.
rugplot(a[, height, axis, ax]) Plot datapoints in an array as sticks on an axis.

单变量绘制distplot

seaborn.distplot(a, bins=None, hist=True, kde=True, rug=False, fit=None, hist_kws=None, kde_kws=None, rug_kws=None, fit_kws=None, color=None, vertical=False, norm_hist=False, axlabel=None, label=None, ax=None)

Note:

1 如果想显示统计个数而不是概率,需要同时设置norm_hist=False, kde=False。

2 自己指定fit的函数from scipy import stats ... fit=stats.norm

>>> import seaborn as sns, numpy as np
>>> sns.set(rc={"figure.figsize": (8, 4)}); np.random.seed(0)
>>> x = np.random.randn(100)
>>> ax = sns.distplot(x)

双变量+单变量统一绘制jointplot

import seaborn as sns
 
# Load one of the data sets that come with seaborn
tips =sns.load_dataset("tips")
 
sns.jointplot("total_bill","tip",tips,kind='reg');

如你所见,仅通过一行代码,我们就创建了一个漂亮复杂的统计图,其中包含拥有置信区间的最拟合回归直线、边界图,以及相关系数。
使用matplotlib重新绘制这幅图的话需要相当多的(丑陋)代码,包括调用scipy执行线性回归并手动利用线性回归方程绘制直线(我甚至想不出怎么在边界绘图,怎么计算置信区间)。
[the tutorial on quantitative linear models]

与Pandas的DataFrame很好地工作

数据有自己的结构。通常我们感兴趣的包含不同的组或类(这种情况下使用pandas中groupby的功能会让人感到很神奇)。比如tips(小费)的数据集是这样的:

tips.head()

Out[9]:

  total_bill tip sex smoker day time size
0 16.99 1.01 Female No Sun Dinner 2
1 10.34 1.66 Male No Sun Dinner 3
2 21.01 3.50 Male No Sun Dinner 3
3 23.68 3.31 Male No Sun Dinner 2
4 24.59 3.61 Female No Sun Dinner 4

我们可能想知道吸烟者给的小费是否与不吸烟的人不同。没有seaborn的话,这需要使用pandas的groupby功能,并通过复杂的代码绘制线性回归直线。使用seaborn的话,我们可以给col参数提供列名,按我们的需要划分数据:

回归图绘制Regression plots

lmplot(x, y, data[, hue, col, row, palette, ...]) Plot data and regression model fits across a FacetGrid.
regplot(x, y[, data, x_estimator, x_bins, ...]) Plot data and a linear regression model fit.
residplot(x, y[, data, lowess, x_partial, ...]) Plot the residuals of a linear regression.
interactplot(x1, x2, y[, data, filled, ...]) Visualize a continuous two-way interaction with a contour plot.
coefplot(formula, data[, groupby, ...]) Plot the coefficients from a linear model.

sns.lmplot("total_bill","tip",tips,col="smoker");

 

很整洁吧?随着你研究得越深,你可能想更细粒度地控制这些图表的细节。因为seaborn只是调用了matplotlib,那时你可能会想学习这个库。

from:http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/49515745

ref: [seaborn API reference]*

[Seaborn tutorial]*

Python和数据科学的起步指南

Example gallery

Python数据可视化模块:Seaborn

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