数据可视化系列

Seaborn简介

Seaborn主要用于统计绘图的,它是基于matplotlib进行了更高级的API封装。Seaborn比matplotlib更加易用,因为它避免了matplotlib中多种参数的设置。Seaborn与matplotlib关系,可以把Seaborn视为matplotlib的补充。

使用seaborn就能完成大多数情况下的统计图的绘制,做出很具有吸引力的图。

seaborn

seaborn一共有5个大类21种图,其目录为:

-1. Relational plots 关系类图

  • relplot() 关系类图(它是散点图和折线图的接口,散点图和折线图均可通过指定kind参数来绘制)
  • scatterplot() 散点图
  • lineplot() 折线图 -2. Categorical plots 分类图
  • catplot() 分类图(它是下面8种图的接口,下面八种图表均可通过指定kind参数来绘制)
  • stripplot() 分类散点图
  • swarmplot() 分簇散点图(能够显示分布密度的分类散点图)
  • boxplot() 箱图
  • violinplot() 小提琴图
  • boxenplot() 增强箱图
  • pointplot() 点图
  • barplot() 条形图
  • countplot() 计数图 -3. Distribution plot 分布图
  • jointplot() 双变量关系图
  • pairplot() 变量关系组图
  • distplot() 直方图,质量估计图,核密度估计图
  • kdeplot() 核函数密度估计图
  • 4.Regression plots 回归图
  • lmplot() 回归模型图
  • regplot() 线性回归图
  • residplot() 线性回归残差图
  • 5.Matrix plots 矩阵图
  • heatmap() 热力图
  • clustermap() 聚集图

案例地址

案例代码已上传:Githubhttps://github.com/Vambooo/SeabornCN

整理制作:数据分析与可视化学研社

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