前面我们已经介绍了matplotlib的一些基础和进阶的操作，相信大家已经掌握了。没有掌握的同学快回去学一学！
本系列是数据可视化基础与应用的第04篇seaborn，是seaborn从入门到精通系列第3篇。本系列的目的是可以完整的完成seaborn从入门到精通。主要介绍基于seaborn实现数据可视化。
本文主要是seaborn从入门到精通系列第3篇，本文介绍了seaborn的绘图功能实现，本文是回归拟合绘图，同时介绍了较好的参考文档置于博客前面，读者可以重点查看参考链接。本系列的目的是可以完整的完成seaborn从入门到精通。重点参考连接
前期，分别对python数据分析三剑客进行了逐一详细入门介绍，今天推出系列第4篇教程：seaborn。这是一个基于matplotlib进行高级封装的可视化库，相比之下，绘制图表更为集成化、绘图风格具有更高的定制性。
http://seaborn.pydata.org/examples/index.html
教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/33
版权声明：本文为博主原创文章，允许转载，请标明出处。 https://blog.csdn.net/qwdafedv/article/details/82854768
Seaborn是一个用Python制作统计图形的库。它建立在matplotlib之上，并与panda数据结构紧密集成
下载类库Numpy， SciPy， matplotlib， pandas 和 seaborn。可以参考本文
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。
这章介绍的针对回归类型的散点数据的可视化可能是未来机器学习最直接的助理，这章给我的感悟很多。
今天这篇推文小编写一些基础的内容：如何绘制在散点图上显示其线性模型线性模型的拟合结果及其置信区间。这里小编使用R和Python分别绘制，主要内容如下：
Seaborn是基于matplotlib的Python可视化库。它提供了一个高级界面来绘制有吸引力的统计图形。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，不需要经过大量的调整就能使你的图变得精致。但应强调的是，应该把Seaborn视为matplotlib的补充，而不是替代物。
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lmplot是一种集合基础绘图与基于数据建立回归模型的绘图方法。旨在创建一个方便拟合数据集回归模型的绘图方法，利用hue、col、row参数来控制绘图变量。
Matplotlib虽然提供了丰富而强大的接口用于数据的可视化，但在展现多类数据关系时，需要较多数据处理过程，语句就变得繁琐，因此seaborn针对这类需求，基于matplotlib提供了更高层的接口，擅长统计数据的可视化。seaborn可视化的写法和matplotlib基本相同。其代码框架如下：
参与方式：https://github.com/apachecn/seaborn-doc-zh/blob/master/CONTRIBUTING.md
Seaborn就是让困难的东西更加简单。它是针对统计绘图的，一般来说，能满足数据分析90%的绘图需求。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，而不是替代物。
本文主要是seaborn从入门到精通系列第3篇，本文介绍了seaborn的绘图功能实现，本文是FacetGrid和PairGrid部分，同时介绍了较好的参考文档置于博客前面，读者可以重点查看参考链接。本系列的目的是可以完整的完成seaborn从入门到精通。重点参考连接
案例代码已上传：Github https://github.com/Vambooo/SeabornCN
处理一组数据时，通常要做的第一件事就是了解变量的分布。本文会介绍seaborn中用于可视化单变量的一些函数。
lmplot是一种集合基础绘图与基于数据建立回归模型的绘图方法。通过lmplot我们可以直观地总览数据的内在关系。显示每个数据集的线性回归结果，xy变量，利用'hue'、'col'、'row'参数来控制绘图变量。可以把它看作分类绘图依据。
Seaborn是一个用Python制作统计图形的库。它建立在matplotlib之上，并与pandas数据结构紧密集成。
在本文中，我们将在贝叶斯框架中引入回归建模，并使用PyMC3 MCMC库进行推理。
本文经机器之心（微信公众号：almosthuman2014）授权转载，禁止二次转载
Seaborn是一个画图工具 Seaborn是基于Matplotlib的一个Python作图模块 配色更加好看，种类更多，但函数和操作比较简单 1、散点图 散点图可直接观察两个变量的分布情况 1、使用jiontplot()函数画出散点图 import seaborn as sns import pandas as pd import numpy as np iris = pd.read_csv('./data/iris.csv') sns.jointplot(x='sepal_leng
在处理一组数据时，通常首先要做的是了解变量是如何分布的。这一章将简要介绍seborn中用于检查单变量和双变量分布的一些工具。你可能还想看看分类变量的章节，来看看函数的例子，这些函数让我们很容易比较变量的分布。
选自towardsdatascience 作者：Dipanjan Sarkar 机器之心编译 参与：Jane W、乾树、黄小天 数据聚合、汇总和可视化是支撑数据分析领域的三大支柱。长久以来，数据可视化都是一个强有力的工具，被业界广泛使用，却受限于 2 维。在本文中，作者将探索一些有效的多维数据可视化策略（范围从 1 维到 6 维）。 介绍 描述性分析（descriptive analytics）是任何分析生命周期的数据科学项目或特定研究的核心组成部分之一。数据聚合（aggregation）、汇总（summa
数据聚合、汇总和可视化是支撑数据分析领域的三大支柱。长久以来，数据可视化都是一个强有力的工具，被业界广泛使用，却受限于 2 维。在本文中，作者将探索一些有效的多维数据可视化策略（范围从 1 维到 6 维）。
颜色显然比图形风格的其他方面都更加重要，因为颜色使用得当就可以有效显示或隐藏数据中的特征。有许多的好资源都可以了解关于在可视化中使用颜色的技巧，推荐Rob Simmon的《series of blog posts》和这篇进阶的技术文章,matplotlib文档现在也有一个很好的教程，说明了如何在内置色彩映射中构建的一些感知特性。
在seaborn中，jointplot函数提供了一种综合的可视化方案，可以同时绘制两组变量的散点图以及各自对应的直方图，基本用法如下
color_map = dict(zip(iris.Name.unique(), ['blue','green','red']))
直方图主要用来显示在连续间隔（或时间段）的数据分布，每个条形表示每个间隔（或时间段）的频率，直方图的总面积等于数据总量。
Seaborn是一个基于matplotlib且数据结构与pandas统一的统计图制作库。Seaborn框架旨在以数据可视化为中心来挖掘与理解数据。
翻译：张媛 校对：卢苗苗 用代码将你的数据集进行多维可视化！ 介绍 描述性分析是与数据科学或特定研究相关的任何分析生命周期中的核心组成部分之一。数据聚合，汇总与可视化是支撑数据分析这一领域的主要支柱。从传统商业智能时代开始，即使在如今的人工智能时代，数据可视化一直是一种强大的工具，由于其能够有效地抽象出正确的信息，清晰直观地理解和解释数据结果而被很多组织广泛地采用。然而处理通常具有两个以上属性的数据集时开始出现问题，因为数据分析和通信的媒介一般局限于两个维度。在本文中，我们将探讨多维数据可视化过程中的一些
参与方式：https://github.com/apachecn/stanford-cs224n-notes-zh/blob/master/CONTRIBUTING.md
(二)数据排序（用的是tips.csv的数据，数据来源：https://github.com/mwaskom/seaborn-data）
我们之前探讨了如何使用散点图和回归模型拟合来可视化两个变量之间的关系，以及如何在其他分类变量的层次之间进行展示。 当然，还有一大类问题就是分类数据的问题了？ 在这种情况下，散点图和回归模型方法将不起作用。当然，有几个观察可视化这种关系的选择，我们将在本章中讨论。
matplotlib是python最常见的绘图包，强大之处不言而喻。然而在数据科学领域，可视化库-Seaborn也是重量级的存在。
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。Seaborn旨在帮助用户轻松地生成有吸引力和信息丰富的可视化结果。
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。
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。
作为一名摄影爱好者，我经常使用Lightroom软件来编辑和管理我的照片。在这篇文章中，我想分享一些我对使用Lightroom软件的心得体会。
本文主要是seaborn从入门到精通系列第3篇，本文介绍了seaborn的绘图功能实现，本文是分布绘图，同时介绍了较好的参考文档置于博客前面，读者可以重点查看参考链接。本系列的目的是可以完整的完成seaborn从入门到精通。重点参考连接
在Seaborn的使用中，是可以针对数据类型而选择合适的颜色，并且使用选择的颜色进行可视化，节省了大量的可视化的颜色调整工作。
当处理一个数据集的时候，我们经常会想要先看看特征变量是如何分布的。这会让我们对数据特征有个很好的初始认识，同时也会影响后续数据分析以及特征工程的方法。本篇将会介绍如何使用 seaborn 的一些工具来检测单变量和双变量分布情况。
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