(x=None, y=None, hue=None, style=None, size=None, data=None) x，y：传入的数据间 data 的列的名字 hue：按照列名分组，不同组展示不同颜色...style：按照列名分组，不同分组使用不同的 marker size：按照列名分组，不同分组符号大小不同 data：传入的数据集 plt.scatter(tips['total_bill'], tips...Seaborn 绘制： ? 两种作图整体分布式类似的，不过 Seaborn 作为 Matplotlib 的更高级 API 实现，可以更加方便的处理数据的分组展示等功能。...条形图 matplotlib 实现条形图 matplotlib.pyplot.bar(x, height, width=0.8) x：x 轴的坐标值 height：y 轴的坐标值 width：条形的宽度...seaborn 实现条形图 seaborn.barplot(x=None, y=None, hue=None, data=None) x，y，hue：分别是两个坐标轴的名称和图例名称 data：传入的数据
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...用法 sns.图名(x='X轴 列名', y='Y轴 列名', data=原始数据df对象) sns.图名(x='X轴 列名', y='Y轴 列名', hue='分组绘图参数', data=原始数据df...在这里插入图片描述 条形图 sns.catplot(x="day", y="total_bill",hue="size", kind="bar", data=tips) ?...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）...# 核密度分布 sns.jointplot(x="x", y="y", data=df, kind="kde") ? 可视化数据集中的成对关系 使用该pairplot()函数。
我们将使用Altair库，它是Python的统计可视化库。 如果你喜欢其中一个用于数据可视化任务的库的话，我以前曾用Seaborn和ggplot2写过类似的文章。...为了使上面的折线图看起来更好，我们可以使用“scale”特性调整y轴的值范围。...为了使用scale属性，我们使用X和Y编码（例如alt.X）指定列名。zero参数设置为“False”，以防止轴从零开始。 2.散点图 散点图也是一种关系图。它通常用于显示两个数值变量的值。...5.条形图 条形图可用于可视化离散变量。每个类别都用一个大小与该类别的值成比例的条表示。 例如，我们可以使用条形图来可视化按week分组的“val3”列。我们先用pandas库计算。...第二行将“val3”列按周分组并计算总和。 我们现在可以创建条形图。
它们的官网分别如下： seaborn matplotlib 至于seaborn可以画哪些图，在seaborn的官网上有一个gallery，专门展示它的图表示例。...col/row 分列/分行画图 这个参数跟hue一样，都是设置分组画图的，不同之处是hue的分组仍然在同一张图中，col参数会将每个分组画在一行的多个列中，row参数会将每个分组画在一列的多个行中。...estimator 估计函数 如果一个x变量对应多个y值，在画统计类图表（条形图，折线图等）的时候就要考虑怎么将多个y值变成一个值了，使用estimator参数可以指定计算的方式，通常是一个可调用的函数...轴的变量的顺序，传入一个list，里面是x轴的所有值，一般作用于x值为离散值的图表 color_order=['D','E','F','G','H','I','J'] sns.countplot(x='...style传入的是dataframe的一个列名，则会根据这一列的每个值进行分组，然后每个组使用不同的样式绘图。
比较（一）利用python绘制条形图 条形图（Barplot）简介 条形图主要用来比较不同类别间的数据差异，一条轴表示类别，另一条则表示对应的数值度量。...'day', y='total_bill', rot=0) plt.show() 定制多样化的条形图 自定义条形图一般是结合使用场景对相关参数进行修改，并辅以其他的绘图知识。...) plt.show() # 分组/子分组条形图 sns.catplot(x="sex", y="total_bill", hue="smoker", col="day", data=tips,...r1 = np.arange(len(bars1)) r2 = [x + barWidth for x in r1] r3 = [x + barWidth for x in r2] # 绘制分组条形图...的barplot、matplotlib的bar和pandas的bar快速绘制条形图，并通过修改参数或者辅以其他绘图知识自定义各种各样的条形图来适应相关使用场景。
本文总结介绍了多种可视化图及其适合使用场景，并同时展示使用了常用的绘图包（plotly、 seaborn 和 matplotlib ）绘制这些图的代码。 条形图 条形图是用矩形条显示分类数据的图形。...垂直条形图有时也称为柱形图。 以下是按年指示加拿大人口的条形图。 条形图适合应用到分类数据对比，横置时也称条形图。注意： 条形图数据条数不宜超过12条；条形图数据条数不宜超过30条。...ax.figure.set_size_inches(12,6) 以下是条形图的类型 分组条形图 当数据集具有需要在图形上可视化的子组时，将使用分组条形图。...它们在水平轴上的位置决定了一个变量的值。垂直轴上的位置决定了另一个变量的值。当一个变量可以控制而另一个变量依赖于它时，可以使用散点图。当两个连续变量独立时也可以使用它。...我们一起学习了 plotly 和 seaborn 中的代码来生成这些图。为了更好地理解，介绍了在 plotly 和 seaborn 中使用哪些方法和属性来生成这些图。
▲图9-13 简单序列图形 Series对象的索引传入matplotlib作为绘图的x轴，你可以通过传入use_index=False来禁用这个功能。...use_index 使用对象索引刻度标签 rot 刻度标签的旋转(0到360) xticks 用于x轴刻度的值 yticks 用于y轴 xlim x轴范围(例如[0,10]) ylim y轴范围 grid...▲图9-19 用错误栏按天显示小费百分比 seaborn中的绘图函数使用一个data参数，这个参数可以是pandas的DataFrame。其他的参数则与列名有关。...你可以使用seaborn.set在不同的绘图外观中进行切换： In [90]: sns.set(style="whitegrid") 03 直方图和密度图 直方图是一种条形图，用于给出值频率的离散显示...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。
条形图 条形图主要展现的是每个矩形高度的数值变量的中心趋势的估计。 注：条形图只显示平均值（或其他估计值）。...，是否应沿分类轴移动元素。...tips = sns.load_dataset("tips") """ 案例1： 指定x分类变量进行分组，指定 y为数据分布，绘制垂直条形图 """ sns.barplot(x="day", y="total_bill...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...numpy import median # 设置样式风格 sns.set(style="darkgrid") # 构建数据 tips = sns.load_dataset("tips") """ 案例5： 使用中位数作为集中趋势的估计
如果没有指定该信息，pandas.merge将使用重叠的列名作为键。...on 要连接的列名。必须在两个 DataFrame 对象中找到。如果未指定并且没有给出其他连接键，则将使用left和right中的列名的交集作为连接键。...use_index 使用对象索引作为刻度标签 rot 刻度标签的旋转（0 到 360） xticks 用于 x 轴刻度的值 yticks 用于 y 轴刻度的值 xlim x 轴限制（例如，[0, 10...使用 DataFrame，条形图将每行中的值分组在条形图中，侧边显示，每个值一个条形图。...其他参数是指列名。因为在day的每个值中有多个观察值，所以条形图是tip_pct的平均值。在条形图上画的黑线代表 95%的置信区间（可以通过可选参数进行配置）。
今天，小F就给大家介绍如何使用Seaborn制作15种不同类型的可视化图表。...https://github.com/mwaskom/seaborn-data 这里我们使用的是Seaborn的Iris数据集。 Iris也称鸢尾花数据集，是一类多重变量分析的数据集。...花瓣长度与物种间关系的条形图(基于鸢尾数据集)。 02. 散点图 散点图是由几个数据点组成的图。 使用x轴表示花瓣长度，y轴表示数据集的萼片长度，制作散点图。...在折线图中，每个数据点都是由直线连接。 这里在x轴上使用花瓣长度，在y轴上使用花瓣宽度。...小提琴形状表示数据的核密度估计，形状在每个点的宽度表示该点的数据密度。 这里使用x轴表示物种，y轴表示花瓣长度。
数据可视化能够更加直观的将数据的趋势展现出来，而绝大数人对于数据可视化的选择要么是matplotlib或者是seaborn，本文将从比较热门的可视化模块pyecharts入手，向读者介绍一下pyecharts...的使用教程 目前pyecharts的版本已经更新到了1.x版本，而旧版本也就是0.5.x版本在语法上和1.x版本有很大的不同，由于旧版本不再维护，因此本文就从新版本的使用开始说起。...柱状图/条形图 ? ? 当然，读者要是对链式的调用感到不习惯的话也可以， ? ? 在工具栏中可以实现一键堆叠柱状图，当然也可以展现出数据中的最大值与最小值 ? ? 设置窗口滑块，拖动查看柱状图 ?...折线图 其实我们可以在柱状图的工具栏中，点击“切换为折线”将柱状图转换为折线图，当然，我们也可以将折线图还原成柱状图，点击“切换为柱状图” ? 饼状图 ? ? 当然我们可以调整成为内外圆环 ? ?...= Bar() 2 添加x轴、y轴的具体数据 bar.add_x/yaxis() 3 添加标题等其他配置 bar.set_global_opts() 4 在jupyter notebook中生成图片
这些图表列表可以使用 python 的 matplotlib 和 seaborn 库选择要显示的可视化对象。 这些图表根据可视化目标的 7 个不同情景进行分组。...边缘直方图（Marginal Histogram） 边缘直方图具有沿 X 和 Y 轴变量的直方图。这用于可视化 X 和 Y 之间的关系以及单独的 X 和 Y 的单变量分布。...通过“响应”变量对它们进行分组，您可以检查 X 和 Y 之间的关系。 以下情况用于表示目的，以描述城市里程的分布如何随着汽缸数的变化而变化。 23....则可以在右侧的辅助 Y 轴上再绘制第二个系列。...此图使用“谋杀”和“攻击”列作为 X 和 Y 轴。或者，您可以将第一个到主要组件用作 X 轴和 Y 轴。 49.
本文包括一些比较常见的可视化工具的样例，并将指导如何利用它们来创建简单的条形图。...在学习过程中，碰到的最大的挑战，就是格式化x轴和y轴，使用大的标签使数据看起来合理。同样还需要时间弄清楚每个工具需要格式化的数据。一旦搞清楚这些，其它的就相对简单了。...我将使用它来作为基线。 首先，导入我们的模块，将数据读入设定的DataFrame。我们还需要对数据排序，并限制在top10中。...设置x轴上各项的顺序。...再想想，我还想格式化一下，在y轴上的点，在不使用matplotlib的plt.yticks的情况下，但我不知道如何做。
这些图表列表允许您使用 python 的 matplotlib 和 seaborn 库选择要显示的可视化对象。 这些图表根据可视化目标的 7 个不同情景进行分组。...边缘直方图（Marginal Histogram） 边缘直方图具有沿 X 和 Y 轴变量的直方图。这用于可视化 X 和 Y 之间的关系以及单独的 X 和 Y 的单变量分布。...通过“响应”变量对它们进行分组，您可以检查 X 和 Y 之间的关系。以下情况用于表示目的，以描述城市里程的分布如何随着汽缸数的变化而变化。 ? 23....则可以在右侧的辅助 Y 轴上再绘制第二个系列。...此图使用“谋杀”和“攻击”列作为 X 和 Y 轴。或者，您可以将第一个到主要组件用作 X 轴和 Y 轴。 ? 49.
这些图表列表允许您使用 python 的 matplotlib 和 seaborn 库选择要显示的可视化对象。 这些图表根据可视化目标的 7 个不同情景进行分组。...边缘直方图（Marginal Histogram） 边缘直方图具有沿 X 和 Y 轴变量的直方图。这用于可视化 X 和 Y 之间的关系以及单独的 X 和 Y 的单变量分布。...通过“响应”变量对它们进行分组，您可以检查 X 和 Y 之间的关系。以下情况用于表示目的，以描述城市里程的分布如何随着汽缸数的变化而变化。 23....则可以在右侧的辅助 Y 轴上再绘制第二个系列。...此图使用“谋杀”和“攻击”列作为 X 和 Y 轴。或者，您可以将第一个到主要组件用作 X 轴和 Y 轴。 49.
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...，可以使用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。...此外，使用分类类型来分组变量来控制绘图元素的顺序。...，是否应沿分类轴移动元素。...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(x="class
seaborn 是建构于matplotlib基础上，能满足绝大多数可视化需求。更特殊的需求还是需要学习matplotlib。...使用的是伦敦天气数据，一开始我们只有12个月的小数据作为例子 #jupyter notebook中需要加这行代码 %matplotlib inline import matplotlib.pyplot...plot最简单的图 选择Month作为横坐标，Tmax作为纵坐标，绘图。 大家注意下面两种写法 #写法1 df.plot(x='Month', y='Tmax') plt.show() ?...横坐标轴参数x传入的是df中的列名Month 纵坐标轴参数y传入的是df中的列名Tmax 折线图 上面的图就是折线图，折线图语法有三种 df.plot(x='Month', y='Tmax') df.plot...水平条形图 bar环卫barh，就可以将条形图变为水平条形图 df.plot(x='Month', y='Rain', kind='barh') #同样还可以这样画 #df.plot.bar
我们了解了常用的五种图形： 散点图 折线图 柱状图 直方图 饼图 那么如何用Matplotlib和Seaborn来画出它们。...我们可以看到两张图的区别：matplotlib默认情况下绘图区呈现是一个长方形，而seaborn是正方形并且含有x轴和y轴的标签；seaborn还展示散点图还给出了两组数据（变量）的分布情况。 ?...折线图 折线图能够显示数据的变化趋势，在matplotlib使用plot函数绘制，而在seaborn使用 lineplot(x,y,data=None)函数；data是传入的数据，一般是pandas中的...Seaborn运行结果: ? 条形图 通过直方图可以看到变量的数值分布，那么条形图可以帮我们查看类别的特征。在条形图中，长条形的长度表示类别的频数，宽度表示类别。...# ⽤Seaborn画条形图 # sns.barplot(x=None,y=None,data=None)函数；参数data为DataFrame类型 import seaborn as sns
分别使用Matplotlib、Pandas、Seaborn模块可视化Histogram。 其中，Matplotlib和Pandas样式简单，看上去吸引力不大。...('分组',labelpad=10) plt.ylabel('病例数') plt.savefig(r"bar.jpg") # 条形图 # 将柱形图x轴和y轴调换，barh方法 # plt.barh(y...# 上面表达了所有患者的年龄分布，如果按性别分组， # 研究不同性别下年龄分布的差异，该如何实现叻？...针对这个问题，推荐使用Seaborn模块中的distplot函数 #取出男性年龄 Age_Male=df.年龄[df.性别=="男性"] #取出女性年龄 Age_Female=df.年龄[df.性别==...14）、axlabel：用于显示轴标签。 15）、label：指定图形图例，需要结合plt.legend()一起使用。 16）、ax：指定子图的位置。 Python新手成长之路案例集锦，长按关注：
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