作者 | Fabian Bosler 来源 | Medium 在今天的文章中，将研究使用Python绘制数据的三种不同方式。将通过利用《 2019年世界幸福报告》中的数据来做到这一点。...绘图历史 分布的重要性 加载数据和包导入 快速：使用Pandas进行基本绘图 漂亮：与Seaborn的高级绘图 很棒：使用plotly创建很棒的交互式图 Python绘图历史 大约两年前，开始更认真地学习...小提琴图是箱形图和籽粒密度估计值的组合。...看来人均GDP越高，幸福感就越强 配对图 Seaborn对图在一个大网格中绘制了两个变量散点图的所有组合。通常感觉这有点信息过载，但是它可以帮助发现模式。...FacetGrid Seaborn的FacetGrid是使用Seaborn的最令人信服的论据之一，因为它使创建多图变得轻而易举。通过对图，已经看到了FacetGrid的示例。
公众号：尤而小屋作者：Peter编辑：Peter大家好，我是Peter~之前也写过一些关于seaborn的文章，本文给大家介绍如何使用seaborn来绘制多子图。...seaborn简介Seaborn是一个Python数据可视化库，建立在Matplotlib之上，专注于创建美观、有吸引力的统计图表。...Seaborn提供了一系列内置的图表样式和颜色主题，使得用户无需费力地进行定制即可创建各种类型的图表，包括散点图、折线图、条形图、箱型图、核密度估计图等。...总体而言，Seaborn为Python用户提供了一种优雅而强大的方式来展示数据，使得数据可视化成为数据科学工作流程中不可或缺的一部分。...是Seaborn库中的一个函数，用于绘制核密度估计图。
主要包含六个数据节点，将一组数据从大到小排列，分别计算出他的上边缘，上四分位数Q3，中位数，下四分位数Q1，下边缘，还有一个异常值。...sns.violinplot(x="day", y="total_bill", hue="sex", data=tips, split=True) #split: bool, optional #琴形图是否从中间分开两部分...的其他参数 （字典） sns.factorplot(x="day", y="total_bill", hue="smoker", data=tips) #默认是点图 seaborn.axisgrid.FacetGrid...seaborn.axisgrid.FacetGrid at 0x22d8a8bcb00> 参考 [Style functions]http://seaborn.pydata.org/tutorial/...://seaborn.pydata.org/tutorial/axis_grids.html#grid-tutorial [10分钟python图表绘制]https://zhuanlan.zhihu.com
Seaborn的设计哲学是以美学为中心，致力于创建最佳的数据可视化。 同时也保持着与Python生态系统的高度兼容性，可以轻松集成到Python数据分析以及机器学习的工作流程中。...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。...小提琴图 小提琴图表示数据的密度，类似于散点图，并像箱线图一样表示分类数据。 数据的密度越大的区域越胖。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。...FacetGrid Seaborn中的FacetGrid函数将数据集的一个或多个分类变量作为输入，然后创建一个图表网格，每种类别变量的组合都有一个图表。...联合分布图 联合分布图将两个不同类型的图表组合在一个表中，展示两个变量之间的关系(二元关系)。
在幕后，seaborn处理从数据框架中的值到matplotlib能够理解的参数的转换。这种声明性方法使您能够将注意力集中在想要回答的问题上，而不是集中在如何控制matplotlib的细节上。...该组织看起来有点像这样: distributional模块下的displot()绘制histplot图 例如，displot()是分布模块的图形级函数。...相比之下，图形级函数不能(轻易地)与其他图组合。按照设计，它们“拥有”自己的图形，包括其初始化，因此不存在使用图形级函数在现有轴上绘制图形的概念。...这个约束允许图形级函数实现一些特性，比如将图例放在图之外。...为了演示这一点，让我们直接使用FacetGrid来设置一个空图。
简介 Seaborn 是 Python 中一个非常受用户欢迎的可视化库。...安装 Matplotlib python -m pip install matplotlib 安装 Seaborn pip install seaborn 图类型 Seaborn 提供的可绘制图类型包括...在面对按数据子集绘图、分行或分列显示子图和不同类型图组合等绘图要求时，多子图网格绘制功能不但可以一次性可视化展示数据集中各变量的变化情况，而且可以减少绘制复杂图的时间。...FacetGrid () 函数 Seaborn 提供的 FacetGrid () 函数可实现数据集中任一变量的分布和数据集子集中多个变量之间关系的可视化展示。...参考书籍：宁海涛.科研论文配图绘制指南——基于Python[M].北京：人民邮电出版社，2023：31-36.
生活阶梯（幸福指数）与人均GDP（金钱）正相关的正则图 本文将探讨三种用Python可视化数据的不同方法。...小提琴图在绘制大洲与生活阶梯的关系图时，用人均GDP的平均值对数据进行分组。人均GDP越高，幸福指数就越高 配对图 Seaborn配对图是在一个大网格中绘制双变量散点图的所有组合。...FacetGrids 对我来说，Seaborn的FacetGrid是证明它好用最有说服力的证据之一，因为它能轻而易举地创建多图表。通过配对图，我们已经看到了FacetGrid的一个示例。...按大洲划分的生活阶梯直方图 FacetGrid— 带注释的KDE图 还可以向网格中的每个图表添加特定的注释。以下示例将平均值和标准偏差以及在平均值处绘制的垂直线相加（代码如下）。 ?...结束语 本文展示了如何成为一名真正的Python可视化专家、如何在快速探索时更有效率、以及如何在董事会会议前创建更漂亮的图表、还有如何创建交互式绘图图表，尤其是在绘制地理空间数据时，十分有用。
seaborn从入门到精通03-绘图功能实现05-构建结构化的网格绘图 总结 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...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。...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。...案例1-多个小子图-FacetGrid The FacetGrid class is useful when you want to visualize the distribution of a variable...像这样初始化网格会设置matplotlib图和轴，但不会在上面绘制任何东西。
该组织看起来有点像这样: distributional模块下的displot()绘制histplot图 例如，displot()是分布模块的图形级函数。...它们的一些特性可能不太容易发现，在理解如何实现特定目标之前，您可能需要查看两个不同的文档页面。...相比之下，图形级函数不能(轻易地)与其他图组合。按照设计，它们“拥有”自己的图形，包括其初始化，因此不存在使用图形级函数在现有轴上绘制图形的概念。...这个约束允许图形级函数实现一些特性，比如将图例放在图之外。...为了演示这一点，让我们直接使用FacetGrid来设置一个空图。
柱状图，小提琴图等 三大类别下面，是各自对应的具体类别。...需要注意的是，不同level的函数返回的对象是不一样的，relplot函数返回的是FacetGrid对象，而子函数scatterplot函数返回的是axes对象，两者的用法有所区别。...seaborn采用了类似R语言ggplot2的属性映射和分面思想，可以很方便的将数据框的不同列映射为不同的属性，用法如下 1....'day', col='time') seaborn.axisgrid.FacetGrid object at 0x0ED4A790> 输出结果如下 ?...2. jointplot jointplot是一个组合图，用于探究两个变量间的关系，用法如下 >>> sns.jointplot(data=df, x='total_bill', y='tip', hue
在本文中，将介绍Seaborn的最常用15个可视化图表 Seaborn是一个非常好用的数据可视化库，它基于Matplotlib，并且提供了一个高级接口，使用非常见简单，生成图表也非常的漂亮。...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。...FacetGrid函数将数据集和一个或多个分类变量作为输入，并创建一个图表网格，每种类别变量的组合都有一个图表。...联合分布图 联合分布图将两个不同的图组合在一个表示中，可以展示两个变量之间的关系(二元关系)。...它与其他Python数据分析库(如Pandas)的集成使其成为数据探索和可视化的强大工具。 作者：Atin Bera
Seaborn是一个基于Matplotlib构建的Python可视化库，以其简洁的语法和强大的功能，使得数据可视化变得更加容易且美观。...在本文中，我们将探讨如何使用Seaborn进行数据分析与可视化，通过实际案例展示如何通过视觉化揭示数据背后的故事。安装与准备工作在开始之前，请确保你的Python环境中已经安装了必要的库。...在这一节中，我们将探讨一些更为复杂和有趣的可视化技术，包括联合分布图、成对关系图、热力图以及基于类别的回归模型分析。1....这部分将介绍如何自定义Seaborn的绘图风格，以及一些高级的可视化技巧，帮助你打造专业级的数据可视化图表。1...., "total_bill", kde=False, bins=20, color="m")g.add_legend()plt.show()在这个例子中，我们创建了一个网格图，每个子图代表一个不同的性别和吸烟状态组合
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。...一个分类变量将数据集拆分为两个不同的轴（面），另一个确定每个点的颜色和形状。 所有这一切都是通过单次调用seaborn函数完成的relplot()。..._images / introduction_21_0.png 图级和轴级函数 这些工具如何运作？了解seaborn绘图功能之间的主要区别非常重要。到目前为止所示的所有图都是用“图形级”功能制作的。...他们还处理一些棘手的事情，比如将传奇放在轴外。为了做这些事情，他们使用了seaborn FacetGrid。 每个不同的图形级别图kind将特定的“轴级”功能与FacetGrid对象组合在一起。...结果是图形级功能需要控制它所处的图形，而轴级功能可以组合成一个更复杂的matplotlib图形，其他轴可能有也可能没有seaborn图： ?
这是 Python 数据可视化系列的第三节《Seaborn 上》。...定价美式和百慕大期权 负油价和负利率模型 Nelson-Siegel 构建债券收益率曲线 外汇交易组合保证金制定系统 FR007 利率掉期定价和曲线拔靴 量化投资 - 向量化回测 Python 基础...单图 关系图 分布图 分类图 回归图 矩阵图 3. 组合图 多图网格 配对网格 联合网格 本节关注第一部分 (该部分细节巨多，学完本节可以提高任意画图的能力)。...轴级函数 Seaborn 中的绘图函数可分为两类： 坐标轴级别 (axes-level)：将数据绘制到单个 matplotlib.pyplot.Axes 对象上，该对象是函数的返回值。...图形级别 (figure-level)：用 FacetGrid 管理图形的 Seaborn 对象与 matplotlib 接口，每个模块都有单个“图级”功能，并为各个“轴级”功能提供统一接口。
前两个与得到的轴阵列有明显的对应关系; 将色调变量视为沿深度轴的第三个维度，其中不同的级别用不同的颜色绘制。 基本工作流程是FacetGrid使用数据集和用于构造网格的变量初始化对象。...然后，可以通过调用FacetGrid.map()或将一个或多个绘图函数应用于每个子集 FacetGrid.map_dataframe()。...散布图有两个主要用途。其一，他们图形化地显示两个属性之间的关系。直接使用散布图，或使用变换后属性的散布图，也可以判断非线性关系。 其二，当类标号给出时，可以使用散布图考察两个属性将类分开的程度。...PairGrid 成对关系子图 子图网格，用于在数据集中绘制成对关系。 此类将数据集中的每个变量映射到多轴网格中的列和行。...这使用颜色来解析第三维上的元素，但仅在彼此之上绘制子集，而不会像axes-level函数接受色相那样为特定的可视化效果定制色相参数。
seaborn,但是因为载入时会有警告出现，因此先载入warnings，忽略警告 import warnings warnings.filterwarnings("ignore") import seaborn...FacetGrid 标记不同的种类噢 sns.FacetGrid(iris, hue="Species", size=5) #hue英文是色彩的意思 .map(plt.scatter, "SepalLengthCm...利用striplot可以锦上添花，加上散点图 # # 使振动值jitter=True 使各个散点分开，要不然会是一条直线 # # 注意这里将坐标图用ax来保存了哦，这样第二次才会在原来的基础上加点 ax...sns.FacetGrid(iris, hue="Species", size=6) .map(sns.kdeplot, "PetalLengthCm") .add_legend() 8.大招来了...https://en.wikipedia.org/wiki/Parallel_coordinates # 轮廓图也是看高维数据的一种方法，将不同的特征放在横坐标，然后将各点的特征值放在纵坐标就可以了 from
8.17 使用 Seaborn 的可视化 原文：Visualization with Seaborn 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 本节是《Python 数据科学手册》（Python...现在让我们来看看它如何与 Seaborn 一起使用。...Seaborn 的FacetGrid使其非常简单。...这几乎看起来像男女之间的某种双峰分布。 让我们看看，我们是否可以通过将分布看做年龄的函数，来判断发生了什么。...让我们看得深入一些，然后将这些提琴图作为年龄的函数进行比较。
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。...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。...分类图sns.catplot 多图网格sns.FaceGrid 希望帮助读者快速上手seaborn绘图，文章有点长，欢迎点赞收藏。...sns.FacetGrid 如何理解seaborn.FacetGrid函数？
它们在图形级的displot()、jointplot()和pairplot()函数中组合在一起。...seaborn的目标是通过可视化快速轻松地探索数据集，因为这样做与通过统计表探索数据集一样重要(如果不是更重要的话)。...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。...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。...像这样初始化网格会设置matplotlib图和轴，但不会在上面绘制任何东西。
我们的利益相关者或客户将更多地依赖于视觉提示，而不是复杂的机器学习模型。 有大量优秀的Python可视化库可用，包括内置的matplotlib。但Seaborn对我来说很重要。...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。...Hue图 接下来，如果我们想在我们的图中引入另一个变量或另一个维度，我们可以使用hue参数，就像我们在上一节中使用的一样。...当我们将多个概念组合成一个概念时，我们很容易将这个概念形象化。这里群图将色调语义属性和性别属性作了分面处理。 可视化数据集的分布 无论何时处理数据集，我们都想知道数据或变量是如何分布的。...# 初始化FacetGrid对象 g = sns.FacetGrid(df2, row="gender", hue="gender", aspect=5, height=3) # 画出密度 g.map
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