
seaborn是一款基于matplotlib的图形可视化python库,它提供了一种高度交互式界面,便于用户能够做出各种有吸引力的统计图表。seaborn主要是针对统计绘图的,一般来说,seaborn能满足数据分析90%的绘图需求,它最大的特点是简单。小编今天给大家分享的就是关于如何使用seaborn绘图的内容,希望对大家有所帮助。
一、常用参数
二、seaborn-数据集分布可视化
1.单变量分布
# 正态分布的500个数据 x1 = np.random.normal(size=500) # 分布图,默认是直方+线型 sns.distplot(x1);
# 均匀分布的500个整数数据 x2 = np.random.randint(0, 100, 500) # 分布图,默认是直方+线型 sns.distplot(x2);
# 分布图,bin是直方的个数,kde是线型(false表示去掉线型),rug显示每个数据的分布(下面深蓝色的部分) sns.distplot(x1, bins=20, kde=False, rug=True)
# 核密度估计,hist表示直方(false表示不要直方)sns.distplot(x2, hist=False, rug=True)
# 核密度函数也可以表示成如下,shade表示阴影 sns.kdeplot(x2, shade=True) sns.rugplot(x2)
# 拟合参数分布 sns.distplot(x1, kde=False, fit=stats.gamma)
2.双变量分布
# 双变量分布 df_obj1 = pd.DataFrame({"x": np.random.randn(500), "y": np.random.randn(500)}) df_obj2 = pd.DataFrame({"x": np.random.randn(500), "y": np.random.randint(0, 100, 500)}) # print df_obj1 # print df_obj2
# 散布图 sns.jointplot(x="x", y="y", data=df_obj2)
# 二维直方图 sns.jointplot(x="x", y="y", data=df_obj2, kind="hex");
# 核密度估计 sns.jointplot(x="x", y="y", data=df_obj1, kind="kde");
3.数据集中变量间关系可视化
# 数据集中变量间关系可视化 dataset = sns.load_dataset("tips") #dataset = sns.load_dataset("iris") sns.pairplot(dataset);
以上就是小编今天跟大家分享的关于seaborn绘图的一些内容,希望对于大家seaborn的学习和使用有所帮助。
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