数据可视化 seaborn绘图(2)】的更多相关文章

seaborn是基于matplotlib的数据可视化库.提供更高层的抽象接口.绘图效果也更好. 用seaborn探索数据分布 绘制单变量分布 绘制二变量分布 成对的数据关系可视化 绘制单变量分布 seaborn里最常用的观察单变量分布的函数是distplot().默认地,这个函数会绘制一个直方图,并拟合一个核密度估计.如下所示: x = np.random.normal(size=100) sns.distplot(x); 首先解释一下啥叫核密度估计.wiki  wiki里的一大堆数学证明看着就…
统计关系可视化 最常用的关系可视化的函数是relplot seaborn.relplot(x=None, y=None, hue=None, size=None, style=None, data=None, row=None, col=None, col_wrap=None, row_order=None, col_order=None, palette=None, hue_order=None, hue_norm=None, sizes=None, size_order=None, size…
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…
1. 分类数据可视化 - 分类散点图 stripplot( ) / swarmplot( ) sns.stripplot(x="day",y="total_bill",data=tips,jitter = True, size = 5, edgecolor = 'w',linewidth=1,marker = 'o') import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt imp…
conda  install seaborn  是安装到jupyter那个环境的 1. 整体风格设置 对图表整体颜色.比例等进行风格设置,包括颜色色板等调用系统风格进行数据可视化 set() / set_style() / axes_style() / despine() / set_context() import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns % ma…
1. 线性关系数据可视化 lmplot( ) import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns % matplotlib inline sns.set_style("darkgrid") sns.set_context("paper") # 设置风格.尺度 import warnings warnings.filterwarning…
1.基本设置 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns % matplotlib inline sns.set_style("ticks") sns.set_context("paper") # 设置风格.尺度 import warnings warnings.filterwarnings('ignore') # 不发出警告…
详细介绍可以看seaborn官方API和example galler. 1  set_style( )  set( ) set_style( )是用来设置主题的,Seaborn有五个预设好的主题: darkgrid , whitegrid , dark , white ,和 ticks  默认: darkgrid import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns sns.set_style("whitegrid") plt.pl…
数据可视化 matplotlib绘图入门 为了使用matplotlib来绘制基本图像,需要调用matplotlib.pyplot子库中的plot()函数 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x=np.linspace(,) plt.plot(x,.+x) plt.plot(x,+*x,'--') plt.show() 对数图 所谓对数图,实际上就是使用对数坐标绘制的图形.对于对数刻度来说,其间隔表示的是变量的值在数量级上的变化,这…
一.综述 Seaborn其实是在matplotlib的基础上进行了更高级的API封装,从而使得作图更加容易,图像也更加美观,本文基于seaborn官方API还有自己的一些理解.   1.1.样式控制:axes_style() and set_style() seaborn提供了5个主题: darkgrid 黑色网格(默认) whitegrid 白色网格 dark 黑色背景 white 白色背景 ticks 带刻度线 一个简单的小例子: import numpy as npsns.set_styl…