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。...仍以鸢尾花为例，绘制双变量核密度估计图，并添加阴影得到如下图表： rugplot 这是一个不太常用的图表类型，其绘图方式比较朴素：即原原本本的将变量出现的位置绘制在相应坐标轴上，同时忽略出现次数的影响...它将变量的任意两两组合分布绘制成一个子图，对角线用直方图、而其余子图用相应变量分别作为x、y轴绘制散点图。显然，绘制结果中的上三角和下三角部分的子图是镜像的。...boxenplot 是一个增强版的箱线图，即box+enhenced+plot，在标准箱线图的基础上增加了更多的分位数信息，绘图效果更为美观，信息量更大。...06 小结 最后简要总结seaborn制作可视化图表的几个要点： 绝大多数绘图接口名字均为XXXXplot形式 绘图数据对象主要区分连续型的数值变量和离散型的分类数据 绘图接口中的传参类型以
rugplot 这是一个不太常用的图表类型，其绘图方式比较朴素：即原原本本的将变量出现的位置绘制在相应坐标轴上，同时忽略出现次数的影响。 ? 2....它将变量的任意两两组合分布绘制成一个子图，对角线用直方图、而其余子图用相应变量分别作为x、y轴绘制散点图。显然，绘制结果中的上三角和下三角部分的子图是镜像的。 ?...分布图 与数值型变量分布类似，seaborn也提供了几个分类型数据常用的分布绘图接口。且主要参数与前述的散点图接口参数是十分相近的。...boxenplot 是一个增强版的箱线图，即box+enhenced+plot，在标准箱线图的基础上增加了更多的分位数信息，绘图效果更为美观，信息量更大。 ?...06 小结 最后简要总结seaborn制作可视化图表的几个要点： 绝大多数绘图接口名字均为XXXXplot形式 绘图数据对象主要区分连续型的数值变量和离散型的分类数据 绘图接口中的传参类型以pandas.dataframe
Seaborn 中的 pairplot 函数是一个强大的工具，可以绘制数据集中所有变量两两之间的关系。...分类数据图分类数据图用于可视化分类变量之间的关系，通常用于比较不同类别之间的差异和分布。Seaborn 中的 catplot 函数可以用于绘制分类数据图，支持多种不同类型的图表，如柱状图、箱线图等。...Seaborn 中的 histplot 函数可以用于绘制分布对比图，支持在同一个图表中同时显示多个组的分布情况。...Seaborn 中的 pairplot 函数可以绘制简单多变量图，支持在同一个图表中显示变量之间的散点图和单变量分布图。...Seaborn 中的 pairplot 函数可以绘制成对关系图，支持在同一个图表中显示变量之间的散点图和单变量分布图。
由于matplotlib比较底层，想要绘制漂亮的图非常麻烦，需要写大量的代码。 Seaborn是在matplotlib基础上进行了高级API封装，图表装饰更加容易，你可以用更少的代码做出更美观的图。...话不多说，先来展示一下Seaborn的风采： 热力图 小提琴图 散点矩阵图 多元散点图 带边际分布的Hexbin图 ---- 下面正式开始讲解如何使用Seaborn绘图 功能简介 Seaborn...控制线性回归的不同因变量并进行参数估计与作图 对复杂数据进行易行的整体结构可视化 对多表统计图的制作高度抽象并简化可视化过程 提供多个内建主题渲染 matplotlib 的图像样式 提供调色板工具生动再现数据...依然以小费数据集为例： 这是一个散点图+线性回归+95%置性区间的组合图 你调整置性区间的大小，传递参数ci：60： 对smoker（是否吸烟）做分类处理，得到两个不同的回归曲线， 传递参数 hue...箱线图的绘制方法是： 先找出一组数据的最大值、最小值、中位数和两个四分位数； 然后， 连接两个四分位数画出箱子； 再将最大值和最小值与箱子相连接，中位数在箱子中间。
我们将一起使用它们。 使用Seaborn进行数据可视化 让我们开始吧！我已将此实现部分分为两类: 可视化统计关系 绘制分类数据 我们将研究每个类别的多个示例，以及如何使用seaborn对其进行绘制。...用分类数据绘图 抖动图 Hue图 箱线图 小提琴图 Pointplot 在上面的小节中，我们了解了如何使用不同的视图表示来显示多个变量之间的关系。我们绘制了两个数值变量之间的关系图。...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。...使用Seaborn的箱线图 我们可以绘制的另一种绘图是箱线图 ，它显示了分布的三个四分位值以及最终值。箱图中的每个值都对应于数据中的实际观察值。...可视化数据集中的成对关系 我们还可以使用seaborn库的pairplot()函数来绘制数据集中的多个二元分布。这显示了数据库中每一列之间的关系。并绘制各变量在对角线上的单变量分布图。
distplot(单变量分布直方图) 在seaborn中想要对单变量分布进行快速了解最方便的就是使用distplot()函数，默认情况下它将绘制一个直方图，并且可以同时画出核密度估计(KDE)。...violinplot violinplot与boxplot扮演类似的角色，它显示了定量数据在一个（或多个）分类变量的多个层次上的分布，这些分布可以进行比较。...不像箱形图中所有绘图组件都对应于实际数据点，小提琴绘图以基础分布的核密度估计为特征。...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。...pointplot 点图代表散点图位置的数值变量的中心趋势估计，并使用误差线提供关于该估计的不确定性的一些指示。点图可能比条形图更有用于聚焦一个或多个分类变量的不同级别之间的比较。
在关系图教程中，我们看到了如何使用不同的可视化表示来显示数据集中多个变量之间的关系。在示例中，我们关注的主要关系是两个数值变量之间的情况。...如果其中一个主要变量是“分类的”(分为离散的组)，那么使用更专业的可视化方法可能会有所帮助。...这些族表示使用不同粒度级别的数据。在决定使用哪种方法时，你必须考虑你想要回答的问题。统一的API可以方便地在不同类型之间切换，并从多个角度查看数据。...x, y：指定分类变量和数值变量。 hue：指定另一个分类变量，相当于给绘图加上一维，不同颜色表示不同的分类。 row, col：指定用哪个变量分行或分列展示。...x, y：指定分类变量和数值变量。 hue：指定另一个分类变量，相当于给绘图加上一维，不同颜色表示不同的分类。 row, col：指定用哪个变量分行或分列展示。
本文从实际需求出发，重点放在数据中多个变量关联性的探索上，依据探索的数据类型为连续型或是离散型，将Seaborn常见的图进行简单分组，既方便记忆，又可以从多种图的比较中意识到何时何地该该使用何种图。...绘图说明： 图1：单变量tip的箱型图； 图2：按类别变量time分组后的箱型图； 图3：根据smoker类别变量，对图2中每组再次分组的结果，共有4组箱型图。...violinplot 小提琴图，结合箱型图与核密度估计绘图，功能与箱型图类似，不同点是其所有绘图单元都与实际数据点相对应，描述了基础数据分布的核密度估计，但请记住，估计过程受样本大小的影响，小样本估计具有误导性...绘图说明： 图1：普通箱型图； 图2：分类分布图：stripplot 图3：无重叠分类分布图：swarmplot； 图4：小提琴图与swarmplot的结合效果； 连续变量VS连续变量 scatterplot...高阶绘图函数 catplot seaborn.catplot 是一个将分类图绘制到FacetGrid上图级别接口。
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。...Seaborn和Pandas的API配合的很好，使用DataFrame/Series的数据就可以绘图 Seaborn绘制单变量图 直方图 使用sns.distplot创建直方图 使用sns.distplot...，然后消除重叠的图，使曲线下的面积为1来创建的 计数图（条形图） 计数图和直方图很像，直方图通过对数据分组描述分布，计数图是对离散变量（分类变量）计数。 ...使用Seaborn的jointplot绘制蜂巢图，和使用matplotlib的hexbin函数进行绘制 2D核密度图和kdeplot类似，但2D核密度图课展示两个变量 条形图也可以用于展现多个变量，barplot...小提琴图能显示与箱线图相同的值 小提琴图把"箱线"绘成核密度估计，有助于保留数据的更多可视化信息 成对关系 当大部分数据是数值时，可以使用pairplot函数把所有成对关系绘制出来 pairplot
在关系图教程中，我们看到了如何使用不同的可视化表示来显示数据集中多个变量之间的关系。在示例中，我们关注的主要关系是两个数值变量之间的情况。...如果其中一个主要变量是“分类的”(分为离散的组)，那么使用更专业的可视化方法可能会有所帮助。...") （为更大的数据集绘制增强的箱形图。）...x, y：指定分类变量和数值变量。 hue：指定另一个分类变量，相当于给绘图加上一维，不同颜色表示不同的分类。 row, col：指定用哪个变量分行或分列展示。...x, y：指定分类变量和数值变量。 hue：指定另一个分类变量，相当于给绘图加上一维，不同颜色表示不同的分类。 row, col：指定用哪个变量分行或分列展示。
：Seaborn从零开始学习教程（三） 分类数据可视化 线性关系可视化 结构网格 数据识别网格绘图 本次将主要介绍 分类数据可视化的使用。...当然，还有一个不同的方法就是使用 swarmplot() 函数，这个函数的好处就是所有的点都不会重叠，这样可以很清晰的观察到数据的分布。...对于箱型图来说，使用 hue 参数的假设是这个变量嵌套在x或者y轴内。所以默认的情况下，hue 变量的不同类型值会保持偏置状态（两类或几类数据共同在x轴数据类型的一个类中），就像上面那个图所示。...条形图 我们最熟悉的方式就是使用一个条形图。 在Seaborn中 barplot() 函数会在整个数据集上显示估计，默认情况下使用均值进行估计。...绘制多层面板分类图 正如我们上面提到的，有两种方法可以在Seaborn中绘制分类图。
关联 relplot seaborn对于数据间的关联关系，相关可视图封装为sns.relplot()。rel指的是Relational，擅长处理两个变量或多个变量之间的关联关系可视化。...对于单一变量，我们可以统计出其在列中的出现次数，绘制柱状图、饼图等，用Matplotlib绘制需要自己做数据透视或value_counts()操作。...箱线图是在数据分析中高频出现的图，总览数据分布的时候又不失细节，绘制变量的箱线图也只需要一行代码： sns.catplot(x='time',y='tip',data=tips,kind='box')...小提琴图比起箱线图，更好地利用宽度的变化来展现在同一个y处数据点的分布，绘制的形状像一个小提琴因此叫小提琴图(violin)。...seaborn目前是0.10.1版本，例子和API文档都还不够丰富，如很多绘图的API只有一段文字说明，没有绘制效果的例子；又如catplot的文档在最上面列出了hue，在详细解释部分没有hue。
小提琴图 该函数是用来绘制箱形图和核密度估计组合图。...小提琴形图(violin plot)的作用与盒形图(box plot)和whidker plot的作用类似，它显示了一个或多个分类变量的几个级别的定量数据的分布，我们可以通过观察来比较这些分布。...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。...此外，使用分类类型来分组变量来控制绘图元素的顺序。...如果是框，画一个微型箱图。 如果是四分位数，则绘制分布的四分位数。如果point或stick， 则显示每个基础数据点。
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。...根据图形的适应场景，Seaborn 的绘图方法大致分类 6 类，这 6 大类下面又包含不同数量的绘图函数： 关联图——relplot 类别图——catplot 分布图——distplot、kdeplot...如果一个数据集有多个类别，hue= 参数就可以让数据点有更好的区分。 （2）箱线图 box 接下来，我们依次尝试其他几种图形的绘制效果。...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 Axes-level pairplot 一次性将数据集中的特征变量两两对比绘图 （1）单变量分布图 distplot Seaborn 快速查看单变量分布的方法是
本文介绍在Anaconda的环境中，安装Python语言中，常用的一个绘图库seaborn模块的方法。...seaborn模块提供了一组高级接口，使得绘制常见的统计图形变得更加简单。我们可以使用seaborn模块以简洁的方式绘制柱状图、折线图、散点图、箱线图、热力图等等，可以绘制图片的种类非常繁多。...统计信息的可视化。seaborn模块提供了许多功能，用于可视化和理解数据的分布和统计信息。例如，我们可以使用seaborn模块绘制直方图、核密度估计图、分布图、小提琴图等。 多变量关系的可视化。...seaborn模块提供了多种方法来可视化多个变量之间的关系。我们可以使用seaborn模块绘制散点图矩阵、线性回归模型图、分类散点图、热图等。 分组数据的可视化。...seaborn模块提供了处理分组数据的功能，使得我们可以轻松地可视化分组数据。例如，可以使用seaborn模块绘制分组柱状图、分组箱线图、分组小提琴图等。 内置主题和调色板。
本篇是《Seaborn系列》文章的第4篇-分类图。...) 能够显示分布密度的分类散点图 3.boxplot() 箱图、盒形图 4.violinplot() 小提琴图 5.boxenplot() 增强箱图 6.pointplot() 点图 7.barplot...kind：字符串 要绘制的绘图类型 (对应于分类绘图功能的名称:"count"-统计图, "point"-点, "bar"-条形, "strip"-条形, "swarm"-群形, "box"-框形,...exercise = sns.load_dataset("exercise") """ 案例3：根据col分类，以列布局绘制多列图 设置col，根据指定的col的变量名，以列的形式显示(eg.col='...利用catplot()绘制柱状图 kind="count" 设置col_wrap一个数值，让图每行只显示数量为该数值的列，多余的另起一行显示 """ sns.catplot(x="alive", col
除了常见的统计图表外，Seaborn还支持高级功能，如多面板图、数据分组和分类、线性回归模型拟合等。...无论是在探索性数据分析还是向他人传达分析结果，Seaborn都是一个非常有价值的工具。...是一个多维数据图形接口，通过使用它，我们可以方便地创建基于不同的分面变量的多个图形。...FacetGrid可以通过col和row等参数来一次性构建多个图形，例如使用relplot、catplot、lmplot等函数在一个Figure中绘制多个图。...配对图是一种可视化方法，用于显示两个变量之间的相关性和依赖关系。sns.pairplot()函数可以同时绘制多个变量，并在图上显示它们之间的所有配对关系。
回到本书之前使用的数据集，假设我们想要绘制一个堆积柱状图，用于展示每个派对在每天的数据点占比。...▲图9-24 seaborn回归/散点图 在探索性数据分析中，能够查看一组变量中的所有散点图是有帮助的; 这被称为成对图或散点图矩阵。...从头开始绘制这样一个图是有点工作量的，所以seaborn有一个方便的成对图函数，它支持在对角线上放置每个变量的直方图或密度估计值(结果图见图9-25)： In [107]: sns.pairplot(trans_data...参考seaborn.pairplot的文档字符串可以看到更多细节的设置选项。 05 分面网格和分类数据 如果数据集有额外的分组维度怎么办？使用分面网格是利用多种分组变量对数据进行可视化的方式。...▲图9-28 根据星期几数值绘制的小费百分比箱型图 你可以使用更通用的seaborn.FacetGrid类创建自己的分面网格图。 具体请查看更多的seaborn文档。
图片 Seaborn简介 Seaborn是一个基于Python的数据可视化库，它建立在Matplotlib之上，提供了一种更简单、更美观的方式来创建统计图形。...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。...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。...) # 添加标题 plt.show() 图片 分类散点图sns.stripplot 默认情况 在默认情况下，只会对数据中数值型字段进行绘图： In 8: sns.stripplot(data=tips
Seaborn分类分析绘图 %matplotlib inline import numpy as np import pandas as pd import matplotlib as mpl import..._subplots.AxesSubplot at 0x22d8a428860> 箱型图 箱形图（Box-plot）又称为盒须图、盒式图或箱线图，是一种用作显示一组数据分散情况资料的统计图。..._subplots.AxesSubplot at 0x22d8a3f4908> 多层面板分类图 factorplot()函数是对各种图形的一个更高级别的API封装，在Seaborn中非常常用。...（变量名） hue 控制分组绘图（变量名） date 数据集 （数据集名） row,col 更多分类变量进行平铺显示 （变量名） col_wrap 每行的最高平铺数 （整数） estimator 在每个分类中进行矢量到标量的映射...（矢量） ci 置信区间 （浮点数或None） n_boot 计算置信区间时使用的引导迭代次数 （整数） units 采样单元的标识符，用于执行多级引导和重复测量设计 （数据变量或向量数据） order
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