前言 在日常工作中,经常可以见到各种各种精美的热力图,热力图的应用非常广泛,下面一起来学习下Python的Seaborn库中热力图(heatmap)如何来进行使用. 本次运行的环境为: windows 64位系统 python 3.5 jupyter notebook ​ 1 构造数据 import seaborn as sns import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt % matplotlib…

  首先找到Anaconda Prompt命令行,下载seaborn库 ,命令  pip install seaborn 1.风格设置 import seaborn as sns import numpy as np import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline 写完就更新,不用一直点击运行 def sinplot(flip=1): x = np.linspace(0,14,100) 在0-…

在Python数据可视化中,seaborn较好的提供了图形的一些可视化功效. seaborn官方文档见链接:http://seaborn.pydata.org/api.html countplot是seaborn库中分类图的一种,作用是使用条形显示每个分箱器中的观察计数.接下来,对seaborn中的countplot方法进行详细的一个讲解,希望可以帮助到刚入门的同行. 导入seaborn库 import seaborn as sns 使用countplot sns.countplot() cou…

柱状图用于反映数值变量的集中趋势,用误差线估计变量的差值统计.理解误差线有助于我们准确的获取柱状图反映的信息,因此打算先介绍一下误差线方面的内容,然后介绍一下利用seaborn库绘制柱状图. 1.误差线的理解 误差线源于统计学,表示数据误差(或不确定性)范围,以更准确的方式呈现数据.当label上有一组采样数据时,一般将这组数据的平均值作为该label上标注的值,而用误差线表示该均值可能的误差范围.误差线可以用标准差(standard deviation,SD).标准误(standard err…

Visualization of seaborn  seaborn[1]是一个建立在matplot之上,可用于制作丰富和非常具有吸引力统计图形的Python库.Seaborn库旨在将可视化作为探索和理解数据的核心部分,有助于帮人们更近距离了解所研究的数据集.无论是在kaggle官网各项算法比赛中,还是互联网公司的实际业务数据挖掘场景中,都有它的身影.    在本次介绍的这个项目中,我们将利用seaborn库对数据集进行分析,分别展示不同类型的统计图形. 首先,我们将导入可视化所需的所有必要包,我…

本文首发于微信公众号“Python数据之道” 前言 本文主要摘录自 pycon 2017大会的一个演讲,同时结合自己的一些理解. pycon 2017的相关演讲主题是“The Python Visualization Landscape”. 先来一张全景图镇楼~~ 看完这张图是不是有点懵? 别着急,我们一起来看看后面的阐述. python可视化库可以大致分为几类: 基于matplotlib的可视化库 基于JS的可视化库 基于上述两者或其他组合功能的库 基于matplotlib的可视化库 matp…

我们不止可以读取数据库的内容,还可以读取xlsx文件的内容,这个库有在有些情况还是挺实用的 首先我们想读取这个文件的时候必须得现有个seaborn库 下载命令就是: pip install  seaborn 我写了个案例, 就是把读取的内容在小提琴图上显示出来,还有在对比柱形图上显示出来   #导报 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns if __n…

Seaborn库可以说是在matplotlib库上的一个封装,它给我们提供了非常丰富的模板 一.整体布局风格设置 import seaborn as sns import numpy as np import matplotlib as mlt import matplotlib.pyplot as plt   def sinplot(flip=1): 个点 x = np.linspace(0, 14, 100) 条线 for i in range(1, 7): plt.plot(x, np.s…

概述 Seaborn是Python流行的数据可视化库 Seaborn结合了美学和技术,这是数据科学项目中的两个关键要素 了解其Seaborn作原理以及使用它生成的不同的图表 介绍 一个精心设计的可视化程序有一些特别之处.颜色突出,层次很好地融合在一起,整个轮廓流动,整个程序不仅有一个很好的美学质量,它也为我们提供了有意义的技术洞察力. 这在数据科学中非常重要,因为我们经常处理大量杂乱的数据.对于数据科学家来说,具有可视化的能力是至关重要的.我们的利益相关者或客户将更多地依赖于视觉提示,而不是复杂…

散点图可以显示观察数据的分布,描述数据的相关性,matlibplot也可以绘制散点图,不过我一般优先使用seaborn库的sctterplot()绘制,下面就介绍一下如何用seaborn.scatterplot()绘制散点图. 1. sctterplot()参数说明 x,y:输入的绘图数据,必须是数值型数据 hue:对输入数据进行分组的序列,使用不同颜色对各组的数据加以区分.下面是一个例子 ar=np.random.randn(20,4) df=pd.DataFrame(a,columns=['…