Python数据分析之Seaborn（变量分析绘图）

Seaborn变量分析绘图

使用sns.distplot()函数画直方图

你也可以通过bins自己划分直方图的切分粒度

通过fit查看数据分布的情况

使用jointplot()函数绘制散点图

观测两个变量之间的分布关系最好用散点图

通过kind="hex"使散点图具备透视性，更加容易查看数据的散点分布密度情况

使用pairplot()函数绘制关系图

两不同变量比较绘制散点图，变量自身比较绘制直方图

参考

[Style functions]http://seaborn.pydata.org/tutorial/aesthetics.html#aesthetics-tutorial

[Color palettes]http://seaborn.pydata.org/tutorial/color_palettes.html#palette-tutorial

[Distribution plots]http://seaborn.pydata.org/tutorial/distributions.html#distribution-tutorial

[Categorical plots]http://seaborn.pydata.org/tutorial/categorical.html#categorical-tutorial

[Regression plots]http://seaborn.pydata.org/tutorial/regression.html#regression-tutorial

[Axis grid objects]http://seaborn.pydata.org/tutorial/axis_grids.html#grid-tutorial

[10分钟python图表绘制]https://zhuanlan.zhihu.com/p/24464836