formatter：设定文本标签的格式。 orient：设置图像的方向。 color：指定所有元素的颜色。 palette：指定颜色调色板。 hue_norm：指定颜色标准化。...formatter：设定文本标签的格式。 orient：设置图像的方向。 color：指定所有元素的颜色。 palette：指定颜色调色板。 hue_norm：指定颜色标准化。...实际上在seaborn中有两种不同的分类散点图，第一种是stripplot()，stripplot()是catplot()中默认的“kind”，它使用的方法是用少量的随机“抖动jitter”来调整点在分类轴上的位置...但将类别变量放在垂直轴上通常是有帮助的(特别是当类别名称相对较长或有许多类别时)。...该函数还在另一个轴上对高度的估计值进行编码，但它不是显示完整的条，而是绘制点估计值和置信区间。此外，pointplot()连接来自相同色调类别的点。
但Seaborn对我来说很重要。它将美学魅力与技术洞察力无缝地结合在一起，我们很快就会看到这一点。 ? 在本文中，我们将了解什么是seaborn以及为什么应该使用它而不是matplotlib。...在本节中，我们将看到两个变量之间的关系。例子中的数据是已分类的(分为不同的组)。 我们将使用seaborn库的catplot()函数来绘制分类数据图。...让我们看一下具有不同值色调的小提琴图。...使用Seaborn绘制Pointplot 另一种类型的图是pointplot，这个图指出估计值和置信区间。Pointplot连接来自相同色调类别的数据。这有助于识别特定色调类别中的关系如何变化。...绘制双变量分布 Hex图 KDE 图 Boxen 图 Ridge 图 (Joy图) 除了可视化单个变量的分布外，我们还可以看到两个独立变量是如何相互分布的。
柱状图 seaborn.countplot()计数图、柱状图 解析：使用条形图(柱状图)显示每个分类数据中的数量统计 函数原型 seaborn.countplot(x=None, y=None, hue...numpy或Python对象，但推荐使用pandas对象， 因为关联的名称将用于注释轴。...，则将其解释为 wide-form, 否则它被认为是 long-form order, hue_order:字符串列表 指定绘制分类级别，否则从数据对象推断级别 orient: v | h 图的显示方向...用于绘制颜色的原始饱和度的比例，如果希望绘图颜色与输入颜色规格完美匹配， 则将其设置为1 dodge:bool 使用色调嵌套时，是否应沿分类轴移动元素。...catplot()来实现countplot()的统计效果，必须设置kind="count" 当要对其他分类变量进行分组时，使用catplot()比直接使用FacetGrid更加安全 """ sns.catplot
formatter：设定文本标签的格式。 orient：设置图像的方向。 color：指定所有元素的颜色。 palette：指定颜色调色板。 hue_norm：指定颜色标准化。...实际上在seaborn中有两种不同的分类散点图，第一种是stripplot()，stripplot()是catplot()中默认的“kind”，它使用的方法是用少量的随机“抖动jitter”来调整点在分类轴上的位置...但将类别变量放在垂直轴上通常是有帮助的(特别是当类别名称相对较长或有许多类别时)。...regplot()总是显示单个关系，而lmplot()将regplot()与FacetGrid结合起来，使用色调映射或面形显示多个拟合。...前两个与得到的轴数组有明显的对应关系;可以将色调变量看作是沿着深度轴的第三维度，其中不同的层次用不同的颜色绘制。
与盒形图不同，因为盒形图的所有绘图组件都对应于实际数据点,小提琴形图具有底层分布的核密度估计。...numpy或Python对象， 但推荐使用pandas对象，因为关联的名称将用于注释轴。...使用None将绘制未经修饰的小提琴 split : bool 当使用带有两个级别的变量的色调嵌套时， 将split设置为True将为每个级别绘制一半小提琴。这样可以更容易比较分布。...则将其设置为1 dodge:bool 使用色调嵌套时，是否应沿分类轴移动元素。...catplot()violinplot()的统计效果，必须设置kind="violin" 当要对其他分类变量进行分组时，使用catplot()比直接使用FacetGrid更加安全 """ sns.catplot
x,y轴的分类名称，hue常用来指定第二次分类的数据类别(用颜色区分) data: DataFrame,数组或数组列表 order,hue_order:字符串列表 作用：显式指定分类顺序，eg. order...n_boot:int 计算置信区间时使用的引导迭代次数 markers:字符串或字符串列表 作用：标记符号 案例教程 import seaborn as sns import matplotlib.pyplot...设置样式风格 sns.set(style="darkgrid") # 构建数据 tips = sns.load_dataset("tips") """ 案例3： 设置dodge=True实现 沿着分类轴分离不同色调级别的点...numpy import median # 设置样式风格 sns.set(style="darkgrid") # 构建数据 tips = sns.load_dataset("tips") """ 案例7： 使用中位数作为中心趋势的估计值...catplot()实现pointplot()的效果（通过设置kind="point"） """ sns.catplot(x="sex", y="total_bill", hue=
relplot的参数如下： •data、x、y：分别是数据集、x轴对应值(data里的某一列的列名)、y轴对应值；•hue：色调，对数据的一种分类，通过颜色进行区分；如何指定颜色映射的规则呢？...分类数据的特点是两个类别间不一定等间隔划分，周一到周二间隔是24小时，但早餐到午餐的间隔和午餐到晚餐的间隔就不一致，又如地震四级到五级的间隔与五到六级间隔的区别。...seaborn将分类变量相关的可视图表封装在sns.catplot()里。...catplot参数： •data、x、y：分别对应数据集、x轴对应值、y轴对应值，x会默认是一个分类变量，不是连续的数值；•hue：色调，将数据列映射到颜色；•orient：水平方向还是垂直方向上的分类...seaborn的数据集挂在https://github.com/mwaskom/seaborn-data[2]下，在使用sns.load_dataset('iris')如果遇到 报错（timeout error
x,y轴的分类名称，hue常用来指定第二次分类的数据类别(用颜色区分) data: DataFrame,数组或数组列表 order,hue_order:字符串列表 作用：显式指定分类顺序，eg. order...调色板名称，list类别或者字典 作用：用于对数据不同分类进行颜色区别 saturation 饱和度：float width宽度: float dodge:bool 作用：若设置为True则沿着分类轴，...将数据分离出来成为不同色调级别的条带，否则，每个级别的点将相互叠加 linewidth:float 作用：设置构图元素的线宽度 案例教程 import seaborn as sns import matplotlib.pyplot...matplotlib.pyplot as plt # 设置样式风格 sns.set(style="whitegrid") # 构建数据 iris = sns.load_dataset("iris") """ 案例8： 利用catplot...()来实现boxenplot()的效果(通过指定kind="boxen") """ sns.catplot(x="sex", y="total_bill", hue="smoker
seaborn as sns 数据关系可视化 下面我们使用seaborn最常用的方法relplot()实现散点图scatterplot()和线图lineplot()。...其实seaborn中有很多画散点图的方法其中一种是scatterplot()，使用方法是把数据集中的集合分配给方法中的属性,这样不同集合就会使用散点图中不同属性的样式展示出来如下面实例中的色调属性hue...获取了数据集中的smoker集合,这样集合中的数据差异就可以通过色调的不同展示出来,其他同理。...设置图表的大小可以使用matplotlib里的plt.subplots(figsize=(width,height)) 想要改变图表各个轴的精度可以使用set方法参照下面的实例 g = sns.catplot...lmplot()的x,y参数必须指定为字符串。
x,y轴的分类名称， hue常用来指定第二次分类的数据类别(用颜色区分) data: DataFrame,数组或数组列表 order,hue_order:字符串列表 作用：显式指定分类顺序，eg....将数据分离出来成为不同色调级别的条带， 否则，每个级别的点将相互叠加 size:float 作用：设置标记大小(标记直径，以磅为单位) edgecolor:matplotlib color，gray...作用：设置每个点的周围线条颜色 linewidth:float 作用：设置构图元素的线宽度 案例教程 import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as...plt # 设置样式风格 sns.set(style="whitegrid") # 构建数据 tips = sns.load_dataset("tips") """ 案例4： 设置linewidth 来指定边框的粗细...()来实现boxplot()的效果(通过指定kind="box") """ sns.catplot(x="sex", y="total_bill", hue="smoker",
我们导入seaborn，这是这个简单示例所需的唯一库。 import seaborn as sns 在幕后，seaborn使用matplotlib绘制图片。...tips数据集说明了组织数据集的“整洁”方法。如果您的数据集以这种方式组织，您将从seaborn中获得最大的好处，下面将对此进行更详细的说明 4. 我们绘制了具有多个语义变量的分面散点图。...一个分类变量将数据集分割成两个不同的轴(facet)，另一个分类变量确定每个点的颜色和形状。 所有这些都是通过对seaborn函数relplot()的单个调用完成的。...专业分类图 标准散点图和线状图显示数值变量之间的关系，但许多数据分析涉及分类变量。在seaborn中有几种专门的绘图类型，它们经过了优化，用于可视化这类数据。可以通过catplot()访问它们。...在最精细的层次上，你可能希望通过绘制散点图来调整点在分类轴上的位置，这样它们就不会重叠: sns.catplot(x="day", y="total_bill", hue="smoker",
分簇散点图 分簇散点图 可以理解为数据点不重叠的分类散点图 该函数类似于stripplot(),但该函数可以对点进行一些调整，使得数据点不重叠。...x,y轴的分类名称， hue常用来指定第二次分类的数据类别(用颜色区分) data: DataFrame,数组或数组列表 order,hue_order:字符串列表 作用：显式指定分类顺序，eg....将数据分离出来成为不同色调级别的条带， 否则，每个级别的点将相互叠加 orient:方向：v或者h 作用：设置图的绘制方向(垂直或水平), 如何选择：一般是根据输入变量的数据类型(dtype)推断出来...matplotlib.pyplot as plt #设置风格 sns.set(style="whitegrid") # 构建数据 tips = sns.load_dataset("tips") """ 案例7： 设置size来指定标记的大小...()来绘制分簇散点图(通过指定kind="swarm") """ sns.catplot(x="sex", y="total_bill", hue="smoker", col="
二、快速优化Matplotlib绘制的图形 Matplotlib 绘图的默认图像样式算不上美观，可以使用 Seaborn 完成快速优化。 使用 Matplotlib 绘制一张简单的图像。...而柱状图的色调、坐标轴的字体大小也都有一些变化。...Seaborn 提供的分布图绘制方法一般有这几个：distplot、kdeplot、jointplot、pairplot。接下来，我们依次来看一下这些绘图方法的使用。...kind= 参数指定绘制出不同样式的分布图。...实际上这些类只是其对应小写字母的函数 jointplot，pairplot 的进一步封装。当然，二者可能稍有不同，但并没有本质的区别。
以下是Seaborn库的一些主要特点： 美观的默认样式：Seaborn通过提供现成的样式和颜色主题，使得创建各种类型的图形变得更加简单。它的默认样式经过精心设计，使得图表具有更高的可读性和美观度。...内置的统计图形：Seaborn提供了一系列内置的统计图形，例如柱状图、箱线图、散点图、折线图等。这些图形不仅易于使用，还具有各种选项和参数，可以帮助你更好地展示和理解数据。...数据集可视化：Seaborn还包含一些内置的示例数据集，这些数据集可以直接在库中使用。你可以使用这些数据集来快速生成演示图表，同时也可以将它们作为学习和实践的基础。...统计功能增强：Seaborn提供了许多额外的统计功能，使得数据探索更加方便。例如，你可以使用Seaborn轻松地绘制分布图、拟合回归线、绘制核密度图等。...多变量数据可视化：Seaborn提供了一些强大的工具来可视化多变量数据。你可以使用Seaborn绘制矩阵图、热力图、聚类图等，以揭示不同变量之间的关系和模式。
Matplotlib为制作多轴图形提供了良好的支持;Seaborn在此基础上构建，直接将图的结构链接到数据集的结构。...图形级函数构建在本章教程中讨论的对象之上。在大多数情况下，您将希望使用这些函数。它们负责一些重要的簿记，使每个网格中的多个图同步。本章解释了底层对象是如何工作的，这可能对高级应用程序很有用。...前两个与得到的轴数组有明显的对应关系;可以将色调变量看作是沿着深度轴的第三维度，其中不同的层次用不同的颜色绘制。...relplot()、displot()、catplot()和lmplot()中的每一个都在内部使用该对象，并在完成时返回该对象，以便用于进一步调整。...使用PairGrid可以非常快速、非常高级地总结数据集中有趣的关系。
n_boot:int 计算置信区间时使用的引导迭代次数 orient: v | h 图的显示方向(垂直或水平,即横向或纵向)， 这通常可以从输入变量的dtype推断得到 color:matplotlib...颜色 palette:调试板名称，列表或字典类型 作用：设置hue指定的变量的不同级别颜色。...:float 作用：表示误差线上"帽"的宽度(误差线上的横线的宽度) dodge:bool 作用：使用色调嵌套时，是否应沿分类轴移动元素。...sns.set(style="darkgrid") # 构建数据 tips = sns.load_dataset("tips") """ 案例2： 指定hue对已分组的数据进行嵌套分组(第二次分组)并绘制条形图...catplot()实现barplot()的效果(通过指定kind=bar) """ sns.catplot(x="sex", y="total_bill", hue="smoker
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，在大多数情况下使用seaborn就能做出很具有吸引力的图，应该把Seaborn视为matplotlib的补充...seaborn一共有5个大类21种图，分别是： Relational plots 关系类图表 relplot() 关系类图表的接口，其实是下面两种图的集成，通过指定kind参数可以画出下面的两种图 scatterplot...() 散点图 lineplot() 折线图 Categorical plots 分类图表 catplot() 分类图表的接口，其实是下面八种图表的集成，，通过指定kind参数可以画出下面的八种图 stripplot...在seaborn中，最简单的实现方式是使用jointplot()函数，它会生成多个面板，不仅展示了两个变量之间的关系，也在两个坐标轴上分别展示了每个变量的分布。...catplot 分类图表的接口，通过指定kind参数可以画出下面的八种图 stripplot() 分类散点图 swarmplot() 能够显示分布密度的分类散点图 boxplot() 箱图 violinplot
Seaborn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，在大多数情况下使用seaborn能做出很具有吸引力的图，而使用matplotlib就能制作具有更多特色的图。...的功能，但kdeplot实际上支持更为丰富的功能，比如当传入2个变量时绘制的即为热力图效果。...），但实际上接口调用方式和传参模式都是一致的，其核心参数主要包括以下4个： data，pandas.dataframe对象，后面的x、y和hue均为源于data中的某一列值 x，绘图的x轴变量...直观来看，当残差结果随机分布于y=0上下较小的区间时，说明具有较好的回归效果。...factorplot factorplot是catplot的前身，二者实现功能完全一致，现已被后者更名替代，官方不再推荐使用。
虽然方便，但这确实增加了一些额外的复杂性，因为您需要记住，此方法不是matplotlib API的一部分，仅在使用图形级函数时存在。...当在seaborn中使用轴级函数时，同样的规则也适用:图的大小由它所在的图形的大小和该图中的轴布局决定。...在使用图形级函数时，有几个关键的区别。首先，函数本身具有控制图形大小的参数(尽管这些实际上是管理图形的底层FacetGrid的参数)。...overall size, but the axes will be squeezed horizontally to fit in the space: 有多个列的图形将具有相同的总体大小，但轴将水平压缩以适应空间...seaborn中两个重要的标绘函数不完全适合上面讨论的分类方案。这些函数jointplot()和pairplot()使用来自不同模块的多种图来在单个图中表示数据集的多个方面。
Seaborn是基于matplotlib的图形可视化python包。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。...安装 Seaborn 要安装最新版本的seaborn，您可以使用pip： pip install seaborn 也可以使用conda以下方法安装发布的版本： conda install seaborn...分类数据绘图 catplot将x的数据分类出来 import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt sns.set(style="ticks",...重点：绘制双变量分布 在seaborn中执行此操作的最简单方法是使用该jointplot()函数，该函数创建一个多面板图形，显示两个变量之间的双变量（或联合）关系以及每个变量在单独轴上的单变量（或边际）...可视化数据集中的成对关系 使用该pairplot()函数。
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