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1行代码完成可视化:Seaborn3个常用方法示例

只需一行 Seaborn 代码,我们就能够创建最常用的绘图并进行自定义,这是我们将在本文中重点介绍的内容。...Seaborn 有一些内置的数据集,可以使用 load_dataset 函数访问。本文将使用penguins和taxis数据集进行演示。...它可以展示值如何随时间或连续测量而变化。 我们将创建一个折线图来可视化每日乘客数量,该数量可以使用 Pandas 的 groupby 函数从出租车数据集中计算出来。...形图 线图是一个分类分布图,显示变量在中位数和四分位方面的分布。Seaborn 的 catplot 函数可以创建形图。...当所有值按升序排序时: 第一个四分位是找到 25% 数据点的值。 中位数是中间的点。 第三个四分位是找到 75% 数据点的值。 较高的线图表明这些值更加分散。

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我用Python的Seaborn库,绘制了15个超好看图表!

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。...具体图表类型,包含条形图、散点图、直方图、折线图、小提琴图、线图、热力图、点图、密度图、计数图、分簇散点图、特征图、Facet Grid、联合分布图、分类图。 首先使用pip安装Seaborn。...折线图线图是一种通用的图表,可以用来可视化各种不同的关系。 该图表易于创建和分析,并且可以用于有效地交流数据。 在折线图中,每个数据点都是由直线连接。...线图 线图由一个形图和两个须状图组成。 它表示四分位范围(IQR),即第一和第三四分位之间的范围。中位数由框内的直线表示。 晶须从盒子边缘延伸到最小值和最大值的1.5倍IQR。...本例中的每个数据点表示为单个点,而水平线表示平均值。

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Seaborn 可视化

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。...jointplot在每个轴上创建包含单个变量的散点图。...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...默认会计算平均值 线图用于显示多种统计信息:最小值,1/4分位,中位数,3/4分位,最大值,以及离群值(如果有) 关于线图 箱子的中间有一条线,代表了数据的中位数 箱子的上下底,分别是数据的上四分位...小提琴图能显示与线图相同的值  小提琴图把"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

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Seaborn的15种可视化图表详解

import seaborn as sns Seaborn提供了一些内置的数据集,这里我们使用Seaborn的Iris数据集。...sns.violinplot(x='species',y='petal_length',data=data,hue='species') 6、线图 形图由一个形图和两个须状图组成。...它表示四分位范围(IQR),即第一和第三四分位之间的范围。中位数由框内的直线表示。须状图从盒边缘延伸到最小值和最大值的1.5倍IQR。异常值是落在此范围之外的任何数据点,并会单独显示出来。...热图经常用于显示数据集中的各种因素如何相互关联,比如相关系数。...它创建了一个坐标轴网格,这样所有数值数据点将在彼此之间创建一个图,在x轴上具有单列,y轴上具有单行。对角线图是单变量分布图,它绘制了每列数据的边际分布。

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10个实用的数据可视化的图表总结

除了这些被广泛使用的图表外,还有许多很好的却很少被使用的可视化方法,这些图有助于完成我们的工作,下面我们看看有那些图可以进行。...5、小提琴图(Violin Plot) 小提琴图与线图相关。我们能从小提琴图中获得的另一个信息是密度分布。简单来说就是一个结合了密度分布的线图。我们将其与线图进行比较。...6、线图的改进版(Boxen plot) Boxenplot 是 seaborn 库引入的一种新型线图。对于线图,框是在四分位数上创建的。但在 Boxenplot 中,数据被分成更多的分位数。...绘制线图是为了比较不同分类值的数值变量的变异性 [4]。 让我们举一个实际的例子—— 我们继续使用 seaborn 库和 iris 数据集(在平行坐标部分中提到)。...通过此图我们可以轻松了解不同的分类值如何沿数值轴分布 [5]。它在不重叠数据点的情况下绘制数据。但它不适用于大型数据集。

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这3个Seaborn函数可以搞定90%的可视化任务

我们将通过几个示例来理解如何使用这些函数。 示例将基于一个超市数据集(https://www.kaggle.com/aungpyaeap/supermarket-sales)。...让我们使用relplot函数创建一个线图。我们可以画出每天的总销售额。第一步是按日期销售进行分组,然后计算总和。...多个参数决定了不同类别的栏如何显示(“dodge”表示并排显示)。当使用hue变量时,palette 参数用于选择调色板。 这些函数的一个优点是它们的参数基本上是相同的。...Catplot 使用catplot函数创建分类图,如形图、条形图、带状图、小提琴图等。总共有8个不同的分类图可以使用catplot函数生成。 形图用中位数和四分位数表示变量的分布。...以下是形图的结构: ? 中位数是所有点都排序后的中间点。Q1(第一或下四分位)是下半部分的中位数,Q3(第三或上四分位)是上半部分的中位数。 我们还可以创建一个条形图来检查不同产品线的单价。

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十分钟掌握数据可视化基本操作(下)

上半篇我们主要使用matplotlib来进行柱状图、散点图、饼图折线图等的绘制,下半篇主要使用seaborn进行线图、小提琴图、分簇散点图、热力图等的绘制。本文是下半篇,上半篇链接在这里。...线图 线图可以提供数据位置及其分散情况的关键信息,主要用于反映原始数据分布的特征,还可以进行多组数据分布特征的比较。 ?...如上图所示,线图主要包含几个关键的数据,上、下四方位数,中位数,上、下边缘以及异常值。简单来说,上四分位数表示全部数据中有四分之一的数据大于它,异常值表示远离上或下四分位。...我们还可以用线图来观察不同类型的宝可梦其防御数值的影响,结果显而易见,钢铁类型的宝可梦拥有最为卓越的防御属性。...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,swarmplot函数类似于stripplot函数,但该函数可以对点进行一些调整,使得数据点不重叠。

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Seaborn-让绘图变得有趣

这非常有用,因为还可以描述每个数据点的大小,为它们涂上不同的颜色并使用不同的标记。看看seaborn的基本命令是做什么的。...小提琴情节 在继续进行之前,看看如何理解这些图。...带群图的形图 形图将信息显示在单独的四分位和中位数中。与swarm图重叠时,数据点会分布在其位置上,因此根本不会重叠。...的形图(和群图) 从上面的污点中,可以看到如何中的五个类别分别描述形图ocean_proximity。...数据点揭示了数据如何分布。 图 该图会在每对特征和标签之间产生大量的图集。对于特征/标签的每种组合,此图均显示一个散点图,对于其自身的每种组合,均显示一个直方图。

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Python中最常用的 14 种数据可视化类型的概念与代码

线形图 它将一系列数据点显示为标记。这些点通常按其 x 轴值排序。这些点用直线段连接。折线图用于可视化一段时间内数据的趋势。 以下是折线图中按年计算的加拿大预期寿命的说明。...线图是查看数据分布方式的好方法。...第25个百分位是绘制的线,其中 25% 的数据点位于其下方。盒子的另一端位于第 75个百分位(其定义类似于第 25个百分位)百分位如上)。数据的中位数由一条线标记。还有两条额外的线,称为须线。...形图又称盒须图、盒式图或线图,是利用数据中的五个统计量:最小值、第一四分位、中位数、第三四分位与最大值来显示一组数据分布情况的统计图。...code import seaborn as sns sns.set_style( 'darkgrid' ) fig = sns.boxplot(y=data) 线图有助于理解数据的整体分布,即使是大型数据集也是如此

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使用Seaborn进行房价数据可视化

首先,您应该在编辑器中键入以下命令: import seaborn as sns 本文我们选取了一份北京二手房房价数据集,包含字段有: 区域、卧室、客厅、面积、楼层、靠近地铁、靠近学校、房屋价格(单价...我们想使用可视化方法初步探索各种因素是如何影响北京房价的。 一、房屋单价/房屋面积整体分布情况 —使用图形:直方图 (Distplot) sns.distplot()结合直方图并绘制核密度估计图。...二、探究房屋面积房屋单价的影响 —使用图形:联合分布图 (Jointplot) 联合分布图 (Jointplot)采用两个变量并一起创建直方图和散点图。...,这意味着如果x轴是分类的并且y轴是连续的,则应创建线图或小提琴图。...比如,让我们从df数据集创建一个 “floor” 和 “price” 的线图。 ?

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一文读懂!异常检测全攻略!从统计方法到机器学习 ⛵

如果要检测单变量异常值,我们应该关注单个属性的分布,并找到远离该属性大部分数据的数据点。例如,如果我们选择属性“Na”并绘制线图,可以找到哪些数据点在上下边界之外,可以标记为异常值。...上面我们异常值检测的场景方法做了一些简单介绍,下面ShowMeAI给大家系统讲解检测单变量和多变量异常值的方法。...of original dataset: (213, 9)Shape of dataset after removing outliers in Na column: (211, 9) 四分位距法四分位间距方法是一个基于线图的统计方法...,它通过定义三个数据分布位点将数据进行划分,并计算得到统计边界值:四分位 1 (Q1) 表示第 25 个百分位四分位 2 (Q2) 表示第 50 个百分位四分位 3 (Q3) 表示第 75 个百分位线图中的方框表示...通过这些方法,我们学习了如何使用特征空间中的所有维度来检测异常值。除了异常值检测之外,我们还使用了 PCA 降维技术对数据降维和进行可视化。

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UCB Data100:数据科学的原理和技巧:第六章到第十章

与条形图不同,为了可视化连续变量的分布,我们使用以下类型的图之一: 直方图 线图 小提琴图 7.7 线图和小提琴图 线图和小提琴图是两种非常相似的可视化类型。...两者都使用四分位的信息显示变量的分布。 在线图中,箱子在任意点的宽度不编码含义。在小提琴图中,图的宽度表示每个可能值的分布密度。...正如您可能在之前的线图信息图表中观察到的,我们将异常值定义为超出触须的数据点。...单个变量的分布: Rugplot 直方图 密度图 线图 小提琴图 两个定量变量的联合分布: 散点图 六边形图 等高线图 这门课程主要使用seaborn...我使用我取得的单个样本进行估计,这取决于我看到 AB 还是 AC 的机会误差。 这个方案 A 的回应有偏见。

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Python Seaborn综合指南,成为数据可视化专家

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进行绘制。...用分类数据绘图 抖动图 Hue图 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。...使用Seaborn线图 我们可以绘制的另一种绘图是线图 ,它显示了分布的三个四分位值以及最终值。图中的每个值都对应于数据中的实际观察值。...我开始使用seaborn的原因就是这些美妙的图表。它为你提供了很多显示数据的选项。另一个例子是线图使用Seaborn绘制线图 Boxplot整个数据集进行操作,默认情况下获取平均值。...这些类似于形图,让我们看看如何使用它们。

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五分钟入门数据可视化

在数据科学中,有多种工具可以进行可视化。在本文中,我(毛利)展示了使用Python来实现的各种可视化图表。...针对离散变量我们可以使用常见的条形图和饼图完成数据的可视化工作,那么,针对数值型变量,我们也有很多可视化的方法,例如线图、直方图、折线图、面积图、散点图等等。...在 Matplotlib 中,我们可以直接使用 plt.plot() 函数,当然需要提前把数据按照 x 轴的大小进行排序,要不画出来的折线图就无法按照 x 轴递增的顺序展示。...线图,又称盒式图,由五个数值点组成:最大值 (max)、最小值 (min)、中位数 (median) 和上下四分位 (Q3, Q1)。...在 Matplotlib 中,我们使用 plt.boxplot(x, labels=None) 函数,其中参数 x 代表要绘制线图的数据,labels 是缺省值,可以为线图添加标签。

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50个最有价值的数据可视化图表(推荐收藏)

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。...为避免这种情况,请将数据点稍微抖动,以便您可以直观地看到它们。 使用 seaborn 的 stripplot() 很方便实现这个功能。 ? 5....边缘形图(Marginal Boxplot) 边缘图与边缘直方图具有相似的用途。然而,线图有助于精确定位 X 和 Y 的中位数、第 25 和第 75 百分位。 ? 8....通过“响应”变量它们进行分组,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的变化而变化。 ? 23....点数越暗,该区域的数据点集中度越高。通过中位数进行不同着色,组的真实定位立即变得明显。 ? 26.

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总结了50个最有价值的数据可视化图表

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。...为避免这种情况,请将数据点稍微抖动,以便您可以直观地看到它们。 使用 seaborn 的 stripplot() 很方便实现这个功能。 5....边缘形图(Marginal Boxplot) 边缘图与边缘直方图具有相似的用途。然而,线图有助于精确定位 X 和 Y 的中位数、第 25 和第 75 百分位。 8....通过“响应”变量它们进行分组,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的变化而变化。 23....点数越暗,该区域的数据点集中度越高。通过中位数进行不同着色,组的真实定位立即变得明显。 26.

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50 个数据可视化图表

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。...为避免这种情况,请将数据点稍微抖动,以便您可以直观地看到它们。 使用 seaborn 的 stripplot() 很方便实现这个功能。 5....边缘形图(Marginal Boxplot) 边缘图与边缘直方图具有相似的用途。然而,线图有助于精确定位 X 和 Y 的中位数、第 25 和第 75 百分位。 8....通过“响应”变量它们进行分组,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的变化而变化。 23....点数越暗,该区域的数据点集中度越高。通过中位数进行不同着色,组的真实定位立即变得明显。 26.

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数据科学:是时候该用seaborn画图了

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...复杂数据进行易行的整体结构可视化 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 安装Seaborn 安装最新版本的Seaborn...图 - boxplot()函数 形图(Box-plot)又称为盒须图、盒式图或线图,是一种用作显示一组数据分散情况资料的统计图。...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; 然后, 连接两个四分位画出箱子; 再将最大值和最小值与箱子相连接,中位数在箱子中间。...提琴图 - violinplot()函数 小提琴图结合了型图和密度图的特征,用于展示数据的分布形状。粗黑线表示四分范围,延伸的细线表示95%的置信区间,白点为中位数。

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图解数据分析 | 数据清洗与预处理

Z-Score以标准差(σ)为单位,去度量某一原始分数(X)偏离平均(μ)的距离。 Z-Score需要根据经验和实际情况来决定,通常把远离标准差3倍距离以上的数据点视为离群点。...[a12c695f8b68033fc45008ede036b653.png] IQR是统计分散程度的一个度量,分散程度通过需要借助线图(Box Plot)来观察。...线图可以直观地看出数据集的以下重要特性: 中心位置:中位数所在的位置就是数据集的中心,从中心位置向上或向下看,可以看出数据的倾斜程度。...离群点:离群点分布在线图的上下边缘之外。...插补,把异常值视为缺失值,使用缺失值的处理方法进行处理,好处是利用现有数据异常值进行替换,或插补。 不处理,直接在含有异常值的数据集上进行数据分析。

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