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详解seaborn可视化中的kdeplot、rugplot、distplot与jointplot

Python大数据分析 一、seaborn简介 seaborn是Python中基于matplotlib的具有更多可视化功能和更优美绘图风格的绘图模块，当我们想要探索单个或一对数据分布上的特征时，可以使用到...seaborn中内置的若干函数对数据的分布进行多种多样的可视化。...本文以jupyter notebook为编辑工具，针对seaborn中的kdeplot、rugplot、distplot和jointplot，对其参数设置和具体用法进行详细介绍。...legend：bool型变量，用于控制是否在图像上添加图例 cumulative：bool型变量，用于控制是否绘制核密度估计的累计分布，默认为False shade_lowest：bool型变量，用于控制是否为核密度估计中最低的范围着色...color参数，如'r'代表红色 cmap：字符型变量，用于控制核密度区域的递进色彩方案，同plt.plot()中的cmap参数，如'Blues'代表蓝色系 n_levels：int型，在而为变量时有效

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（数据科学学习手札62）详解seaborn中的kdeplot、rugplot、distplot与jointplot

一、简介 　　seaborn是Python中基于matplotlib的具有更多可视化功能和更优美绘图风格的绘图模块，当我们想要探索单个或一对数据分布上的特征时，可以使用到seaborn中内置的若干函数对数据的分布进行多种多样的可视化...，本文以jupyter notebook为编辑工具，针对seaborn中的kdeplot、rugplot、distplot和jointplot，对其参数设置和具体用法进行详细介绍。 ...bool型变量，用于控制是否在图像上添加图例 　　cumulative：bool型变量，用于控制是否绘制核密度估计的累计分布，默认为False 　　shade_lowest：bool型变量，用于控制是否为核密度估计中最低的范围着色...color参数，如'r'代表红色 　　cmap：字符型变量，用于控制核密度区域的递进色彩方案，同plt.plot()中的cmap参数，如'Blues'代表蓝色系 　　n_levels：int型，在而为变量时有效...四、jointplot 　　之所以按照kdeplot-rugplot-distplot的顺序来介绍是因为distplot中涉及到kdeplot与rugplot中的相关内容，而本文最后要介绍的函数jointplot

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    可视化神器Seaborn的超全介绍

    如果您的数据集以这种方式组织，您将从seaborn中获得最大的好处，下面将对此进行更详细的说明 4. 我们绘制了具有多个语义变量的分面散点图。...所有这些都是通过对seaborn函数relplot()的单个调用完成的。请注意，我们只提供了数据集中变量的名称以及希望它们在图中扮演的角色。...与直接使用matplotlib不同，不需要将变量转换为可视化的参数(例如，为每个类别使用的特定颜色或标记)。翻译是由seaborn自动完成的。这让用户能够专注于他们想要图片回答的问题。...请注意大小和样式参数是如何在散点和线图中共享的，但是它们对这两种可视化的影响是不同的(改变标记区域和符号与线宽和虚线)。我们不需要记住这些细节，让我们专注于情节的整体结构和我们想要传达的信息。...可视化数据集结构 在seaborn中还有另外两种图形级别的函数，可用于对多个图块进行可视化。它们都是面向数据集结构的。

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    Seaborn 可视化

    Seaborn 双变量数据可视化 在seaborn中，创建散点图的方法有很多 创建散点图可以使用regplot函数。...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...因此，箱子的高度在一定程度上反映了数据的波动程度 上下边缘则代表了该组数据的最大值和最小值 有时候箱子外部会有一些点，可以理解为数据中的“异常值”   箱线图是经典的可视化方法，但可能会掩盖数据的分布，...plt.show()  多变量数据 绘制多变量数据没有标准的套路 如果想在图中包含更多信息，可以使用颜色、大小和形状来区分它们 通过颜色区分 使用violinplot函数时，可以通过hue参数按性别（sex）给图着色

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    seaborn从入门到精通02-绘图功能概述

    multiple="stack") 统一模块中的函数共享大量底层代码，并提供类似的功能，而这些功能在库的其他组件中可能不存在(例如上面示例中的multiple=“stack”)。...除了不同的模块外，还将seaborn函数交叉分类为“axes-level轴级”或“figure-level图形级”。上面的例子（histplot和kdeplot）是轴级函数。...它们将数据绘制到单个matplotlib.pyplot.Axes对象上，该对象是函数的返回值。...每个模块都有一个唯一的一个figure-level functions，为其各种axes-level functions提供了一个统一的接口。...seaborn中两个重要的标绘函数不完全适合上面讨论的分类方案。这些函数jointplot()和pairplot()使用来自不同模块的多种图来在单个图中表示数据集的多个方面。

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    seaborn的介绍

    _images / introduction_11_0.png 注意如何在散点图和线图上共享size和style参数，但它们会不同地影响两个可视化（更改标记区域和符号与线宽和虚线）。...这些函数称为“轴级”，因为它们绘制到单个matplotlib轴上，否则不会影响图的其余部分。...可视化数据集结构 在seaborn中还有另外两种图形级函数可用于使用多个图形进行可视化。它们各自面向照亮数据集的结构。一，jointplot()专注于单一关系： ?...例如，时间序列数据有时与每个时间点一起存储为同一观察单元的一部分并出现在列中。...我们上面使用的“fmri”数据集说明了整齐的时间序列数据集如何在不同的行中包含每个时间点： 学科 时间点 事件 区域 信号 0 S13 18 STIM 顶叶 -0.017552 1 S5 14 STIM

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    数据挖掘从入门到放弃（五）seaborn 的数据可视化

    “ 数据可视化可以让我们很直观的发现数据中隐藏的规律，察觉到变量之间的互动关系，帮助我们更好地解释现象和发现数据价值，做到一图胜千文的说明效果。...fit_kws=None, color=None, vertical=False, norm_hist=False, axlabel=None, label=None, ax=None) # 被定义为灵活的绘制单变量分布图...5、两个变量的联合分布图jointplot() # 5、两个变量的联合分布图jointplot() # 单个变量的分布探究完成后，可以做多个连续性变量之间的联合分布散点图，使用jointplot()函数...，在x和y轴绘制分布图，在中心绘制散点图； # seaborn.jointplot(x, y, data=None, kind='scatter', stat_func=None, color=None...(x="total_bill_dollar", y="tips_dollar", data=tips, color="black") # jointplot() 既可以看到单个变量的分布，又可以查看两者之间的关系

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    数据可视化基础与应用-04-seaborn库从入门到精通03

    距离(以带宽大小为单位)，以将密度扩展到极限数据点。设置为0将小提琴的范围限制在观察到的数据范围内(即，与ggplot中的trim=True具有相同的效果。...make figures that are maximally accessible and reproduce well in black and white: 虽然分类函数缺乏关系函数的风格语义，但随着色调变化标记和...它们在图形级的displot()、jointplot()和pairplot()函数中组合在一起。...然而，pairplot()不是专注于单个关系，而是使用“小倍数”方法来可视化数据集中所有变量的单变量分布及其所有的成对关系: sns.pairplot(penguins) As with jointplot...为它提供一个绘图函数和数据框架中要绘图的变量名。

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    Python中得可视化：使用Seaborn绘制常用图表

    Seaborn是Python中的一个库，主要用于生成统计图形。 ? Seaborn是构建在matplotlib之上的数据可视化库，与Python中的pandas数据结构紧密集成。...要引入Seaborn库，使用的命令是: import seaborn as sns 使用Seaborn，我们可以绘制各种各样的图形，如: 分布曲线 饼图和柱状图 散点图 配对图 热力图 在文章中，我们使用从...在Seaborn中使用jointplot进行回归分析 从上图中我们可以推断出，当app的价格上升时，评级会稳步上升。...带有一些自定义的热图代码 在我们给出“annot = True”的代码中，当annot为真时，图中的每个单元格都会显示它的值。如果我们在代码中没有提到annot，那么它的默认值为False。...Seaborn还支持其他类型的图形，如折线图、柱状图、堆叠柱状图等。但是，它们提供的内容与通过matplotlib创建的内容没有任何不同。

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    Python Seaborn综合指南，成为数据可视化专家

    然后我们将使用seaborn在Python中为数据生成各种不同的可视化。 目录 什么是Seaborn? 为什么应该使用Seaborn而不是matplotlib?...绘制双变量分布 Hex图 KDE 图 Boxen 图 Ridge 图 (Joy图) 除了可视化单个变量的分布外，我们还可以看到两个独立变量是如何相互分布的。...双变量表示关节，为了将其形象化，我们使用了seaborn库的jointplot()函数。默认情况下，jointplot绘制散点图。让我们看看年龄和avg_training_score之间的二元分布。...使用Seaborn的KDE图 这还不是结束，接下来是KDE绘图。这是另一个很好的方法来可视化双变量分布。让我们看看如何使用jointplot()函数并将属性kind设置为KDE来实现上述观察。...使用Seaborn绘制Heatmaps 现在让我们来谈谈我最喜欢的图表Heatmaps。Heatmaps中每个变量都表示为一种颜色。

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    Python Seaborn (4) 线性关系的可视化

    在 Tukey 的精神中，Seaborn 的回归图主要是为了添加一个视觉指南，有助于在探索性数据分析期间强调数据集中的模式。 也就是说，Seaborn 本身并不是统计分析的一揽子计划。...绘制线性回归模型的函数 使用 Seaborn 中的两个主要功能可视化通过回归确定的线性关系。这些函数 regplot() 和 lmplot() 是密切相关的，并且共享了大部分的核心功能。...除了颜色之外，还可以使用不同的散点图标记来使黑色和白色的图像更好地绘制。 您还可以完全控制所用的颜色： ? 要添加另一个变量，您可以绘制多个 “facet”，每个级别的变量出现在网格的行或列中： ?...在其他背景下绘制回归 另外一些 Seaborn 函数在更大，更复杂的绘制中使用 regplot()。 第一个是在上一章分布介绍的 jointplot() 函数。...类似 lmplot()，但不同于 jointplot()，使用 hue 参数在 pairplot() 中内置了一个附加分类变量的条件： ?

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    用Python演绎5种常见可视化视图

    通过本篇文章，你将学到： 视图的分类，从哪些维度进行分类 5种常见视图的概念，以及如何在Python中进行使用，都需要用到哪些函数。...分布：关注单个变量，或者多个变量的分布情况，比如直方图。 同样，按照变量的个数，我们可以把可视化视图划分为单变量分析和多变量分析。 单变量分析指的是一次只关注一个变量。...如果想要做散点图，可以直接使用sns.jointplot(x, y, data=None, kind='scatter')函数。其中x、y是data中的下标。...然后我们分别用Matplotlib和Seaborn进行画图，可以得到下面的图示。你可以看出这两个图示的结果是完全一样的，只是在seaborn中标记了x和y轴的含义。 ? ?...其中参数x是一维数组，bins代表直方图中的箱子数量，kde代表显示核密度估计，默认是True，我们也可以把kde设置为False，不进行显示。核密度估计是通过核函数帮我们来估计概率密度的方法。

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