引言 箱线图(Boxplot) 是一种用作显示一组数据分散情况资料的统计图表，本期推文就如何使用matplotlib和seaborn 绘制出高度定制化的箱线图做出详细的讲解。 02....meanline 是否用线的形式表示均值 showmeans 是否显示均值 showcaps 是否显示箱线图顶端和末端的两条线...showbox 是否显示箱线图的箱体 showfliers 是否显示异常值 boxprops 设置箱体的属性，如边框色，填充色等 labels...) 04. seaborn 绘制 相对于matplotlib 大量的绘图属性需要设置，python统计绘图库seaborn绘制箱线图代码量则少很多，但要想绘制不同类别数据箱线图，则需对数据添加类别标签...总结 本期推文就箱线图(boxplot)进行了matplotlib和seaborn的绘制推文介绍，当然，在添加误差等绘图特征时，可能可R还有一定差距。本人能力有限，如发现错误，后台告知或加群讨论啊
)}) 调色板 颜色很重要 color_palette()能传入任何Matplotlib所支持的颜色 color_palette()不写参数则默认颜色 set_palette()设置所有图的颜色 分类色板...sns.color_palette("hls", 8)) #应用调色板 data = np.random.normal(size=(20, 8)) + np.arange(8) / 2 #生成数据 sns.boxplot...sns.hls_palette(8, l=.7, s=.9)) sns.palplot(sns.color_palette("Paired",8)) 使用xkcd颜色自定义调色板 xkcd包含了一套众包努力的针对随机RGB色的命名...windows blue", "amber", "greyish", "faded green", "dusty purple"] sns.palplot(sns.xkcd_palette(colors)) 连续色板...navy", reverse=True)) #渐变翻转 #应用调色板 data = np.random.normal(size=(20, 8)) + np.arange(8) / 2 #生成数据 sns.boxplot
mpl import matplotlib.pyplot as plt data = np.random.normal(size=(20, 6)) + np.arange(6) / 2 sns.boxplot...mpl import matplotlib.pyplot as plt data = np.random.normal(size=(20, 6)) + np.arange(6) / 2 sns.boxplot...mpl import matplotlib.pyplot as plt data = np.random.normal(size=(20, 6)) + np.arange(6) / 2 sns.boxplot...as sns # 使用xkcd颜色来命名颜色 # xkcd包含了一套众包努力的针对随机RGB色的命名。...as sns # 使用xkcd颜色来命名颜色 # xkcd包含了一套众包努力的针对随机RGB色的命名。
Python的科学计算版块 今天讲讲seaborn模块： 箱形图 Part 1：示例 ?...columns=["p1", "p2", "p3", "p4", "from"]) print(df_1) sns.set(style="ticks", color_codes=True) sns.boxplot...sns.boxplot(x="from", y="p1", data=df_1, palette="Set2")，生成结果对应图1 x="from", y="p1"表示以from列作为p1列的分组标准，...对每组画出箱形图 data数据源，是一个DataFrame palette色板 若将上句替换为sns.boxplot(data=df_1)，对应图2 对比图2和图5，同样的数据不同的可视化展示，想表达的信息也会有区别...传送门 Python-科学计算-seaborn-02-热力图 Python-科学计算-seaborn-01-矩阵图 本文为原创作品，欢迎分享朋友圈
Seaborn分类分析绘图 %matplotlib inline import numpy as np import pandas as pd import matplotlib as mpl import...Q3-Q1=2 (即ΔQ) 最大值区间： Q3+1.5ΔQ = 12 最小值区间： Q1-1.5ΔQ = 4 mild outlier = 3.5 extreme outlier = 0.5 sns.boxplot...box——绘制微型 boxplot； quartiles——绘制四分位的分布； point/stick——绘制点或小竖条。...颜色色板或字典） legend hue的信息面板 （True/False） legend_out 是否扩展图形，并将信息框绘制在中心右边 （True/False） share{x,y} 共享轴线 （True...]http://seaborn.pydata.org/tutorial/categorical.html#categorical-tutorial [Regression plots]http://seaborn.pydata.org
由于小提琴使用 KDE，还有一些其他可以调整的参数，相对于简单的 boxplot 增加了一些复杂性： ?...在 Seaborn 中 barplot() 函数在完整数据集上运行，并显示任意估计，默认情况下使用均值。 当在每个类别中有多个观察值时，它还使用引导来计算估计周围的置信区间，并绘制使用误差条： ?...绘制多层面板分类图 正如我们上面提到的，有两种方法可以在 Seaborn 中绘制分类图。...重要的是要注意，你也可以直接使用 boxplot() 和 FacetGrid 来制作这个图。...颜色色板或字典 legend hue 的信息面板 True/False legend_out 是否扩展图形，并将信息框绘制在中心右边 True/False share{x,y} 共享轴线 True/False
# Seaborn中的boxplot，可以画箱线图，可以看出不同种类的分布情况 sns.boxplot(x="Species", y="PetalLengthCm", data=iris) 5、 #...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.boxplot(x="Species", y="PetalLengthCm", data=iris) ax = sns.stripplot(x="Species", y="PetalLengthCm...Andrew Curves 首先啥是Andrew curves呢 看维基百科 https://en.wikipedia.org/wiki/Andrews_plot 他是将高维的点 化为二维的曲线，曲线是一条傅里叶函数的样子...，参数项为不同的特征值，臆想出来了自变量t,这样每个点都是一条曲线 # 画图的函数在下面，我们会发现相同种类的线总是缠绵在一起，可以和聚类混在一起噢，事实上他们与欧氏距离是有关系的 from pandas.tools.plotting
本帖目录如下： 目录 第一章 - 深度了解 Seaborn 1.1 鸢尾花识别 1.2 无标签的图 1.3 有标签的图 1.4 设置色板 1.5 设置标记...例如，我们看到缺少 5 条花瓣宽度的数据 (表里 count 那一行的萼片长度，萼片宽度和花瓣长度的个数都是 150 个，唯独花瓣宽度是 145 个)。...现在 seaborn 可以派上用场了。...1.4 设置色板 将风格设置为 dark (背景变成灰色)，色板设置成 husl。...(boxplot) 小提琴图 (violinplot) 然后用 Iris 数据来展示 箱形水平图 (boxplot h) 双变量分布图 (jointplot) 首先加载 Titanic 的数据。
它使用了seaborn库的boxenplot方法。.../generated/seaborn.boxenplot.html?...highlight=boxenplot#seaborn.boxenplot 实例：现有一组数据（df），记录了2015年站点不同季节的PM2.5数值，共计98万余条，现用箱型图和增强箱型图表示。...小提琴图利用了seaborn库的violinplot方法。...highlight=hist2d#matplotlib.axes.Axes.hist2d 现有一组数据（df），记录了2015年pm2.5浓度（共98万条数据），用二维统计直方图表示，代码如下： from
() print(tips) # 盒图 # IQR即统计学概念四分位距，第一/四分位与第三/四分位之间的距离 # N = 1.5IQR 如果一个值>Q3+N或 < Ｑ1-N,则为离群点 sns.boxplot...---- import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns iris = sns.load_dataset("iris") # 宽形数据 sns.boxplot...用于绘制条件关系的多图网格 g = sns.FacetGrid(tips, col="day", size=4, aspect=.5) # map:对每个方面的数据子集应用一个绘图函数 # barplot:以矩形条显示点估计和置信区间...:绘制一个框图来显示与类别相关的分布 g.map(sns.boxplot, "total_bill") plt.show() ?...= flights.pivot("month", "year", "passengers") # heatmap:将矩形数据绘制成彩色编码矩阵 # cbar:是否绘制一个颜色条 ax = sns.heatmap
seaborn 直方图： 直方图是比较常见的视图，它是把横坐标等分成了一定数量的小区间，这个小区间也叫作“箱子”，然后在每个“箱子”内用矩形条（bars）展示该箱子的箱子数（也就是 y 值），这样就完成了对数据集的直方图分布的可视化...在 Matplotlib 中，我们使用 plt.boxplot(x, labels=None) 函数，其中参数 x 代表要绘制箱线图的数据，labels 是缺省值，可以为箱线图添加标签。...在 Seaborn 中，我们使用 sns.boxplot(x=None, y=None, data=None) 函数。...之间的 10*4 维度数据 data=np.random.normal(size=(10,4)) lables = ['A','B','C','D'] # 用 Matplotlib 画箱线图 plt.boxplot...(data,labels=lables) plt.show() # 用 Seaborn 画箱线图 df = pd.DataFrame(data, columns=lables) sns.boxplot(
重点参考连接 参考 seaborn官方 seaborn官方介绍 seaborn可视化入门 【宝藏级】全网最全的Seaborn详细教程-数据分析必备手册（2万字总结） Seaborn常见绘图总结...参考： boxplot boxenplot violinplot 案例1-箱线图-Boxplots The first is the familiar boxplot()....当每个类别中有多个观测值时，它还使用自举来计算估计值周围的置信区间，该置信区间使用误差条绘制: sns.catplot(data=titanic, x="sex", y="survived", hue...intervals, but (starting in v0.12), it is possible to select from a number of other representations: 默认的错误条显示...该函数还在另一个轴上对高度的估计值进行编码，但它不是显示完整的条，而是绘制点估计值和置信区间。此外，pointplot()连接来自相同色调类别的点。
Seaborn学习大纲 seaborn的学习内容主要包含以下几个部分： 风格管理 绘图风格设置：Seaborn从零开始学习教程（一） 颜色风格设置：Seaborn从零开始学习教程（二） 绘图方法 数据集的分布可视化...seaborn针对分类型的数据有专门的可视化函数，这些函数可大致分为三种： 分类数据散点图： swarmplot(), stripplot() 分类数据的分布图： boxplot(), violinplot...当在每个类别中有多个类别时（使用了 hue），它可以使用引导来计算估计的置信区间，并使用误差条来表示置信区间： sns.barplot(x="sex", y="survived", hue="class...这些对象应该直接传递给数据参数： sns.boxplot(data=iris, orient="h"); ?...你也可以直接使用 boxplot() 和 FacetGrid 来制作这个图。
关于蜂巢图的绘制用到了seaborn库的swarmplot方法绘制。 现有一组数据（名称为df），记录了PM2.5不同季节的浓度，每个季节有100个，现用蜂巢图表示。...代码如下： import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt font1 = {'family': 'Times New Roman', 'size...all_data = [df.loc[df['season'] == son_season, 'pm2_5'].values for son_season in season] #默认绘制 ax[0].boxplot...(all_data, labels = season) #patch_artist表示是否设置箱体杨色，boxprops表示箱体和边的颜色 #sym表示异常点标记，notch表示是否凹陷显示中位数 ax...[1].boxplot(all_data, labels = season, patch_artist = True, boxprops = {'color':'orangered','facecolor
当然也有三维散点图，不过使用的并不是很多 折线图 折线图可以很好的呈现数据随着时间迁移的变化趋势 直方图 直方图把横坐标等分成一定数量的区间，然后再每个区间内用矩形条展示该区间内的数值，可以很好的查看数据的分布情况...label：可以设置标签 seaborn 实现盒式图 seaborn.boxplot(x=None, y=None, hue=None, data=None) plt.boxplot(tips['total_bill...'], notch=True) plt.show() sns.boxplot(x=tips['day'], y='total_bill', data=tips) plt.show() Matplotlib...Pyecharts 对于盒式图支持的并不友好，不推荐使用，这里只给出官网例子 from pyecharts.charts import Boxplot v1 = [ [850, 740,...800, 850, 880, 900] + [840, 830, 790, 810, 880, 880, 830, 800, 790, 760, 800], ] box = Boxplot
sns.lineplot(x="x", y="y", data=df) plt.show() 直方图 直方图是比较常见的视图，它是把横坐标等分成了一定数量的小区间，这个小区间也叫作“箱子”，然后在每个“箱子”内用矩形条（...(s, kde=False) plt.show() # kde=True 会显示一条取值的曲线 sns.distplot(s, kde=True) plt.show() 条形图 如果说通过直方图可以看到变量的数值分布...在 Matplotlib 中，我们使用 plt.boxplot(x, labels=None) 函数，其中参数 x 代表要绘制箱线图的数据，labels 是缺省值，可以为箱线图添加标签。...在 Seaborn 中，我们使用 sns.boxplot(x=None, y=None, data=None) 函数。...(data,labels=lables) plt.show() # 用Seaborn画箱线图 df = pd.DataFrame(data, columns=lables) sns.boxplot(data
开始探索seaborn。随附的GitHub存储库如下： https://github.com/kb22/Understanding-Seaborn?...看看seaborn的基本命令是做什么的。...seaborn中的地块也可以text使用来添加到每个条annotate。在仔细查看数据集时，发现缺少许多元数据信息。...plt.figure(figsize = (12, 8)) sns.boxplot(x = 'ocean_proximity', y = 'median_house_value', data = dataset...sns.pairplot(dataset) Seaborn的情节图 上图包含大量信息，而且仅需一条命令即可获得。
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。...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。...({'figure.figsize':[20, 20]}) sns.boxplot(x) 2....数据的中位数由一条线标记。还有两条额外的线，称为须线。 第 25 个百分位标记称为“Q1”（代表数据的第一季度）。第 75 个百分点是 Q3。...code import seaborn as sns sns.set_style( 'darkgrid' ) fig = sns.boxplot(y=data) 箱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
本篇文章介绍一个以matplotlib为底层，更容易定制化作图的库Seaborn 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...应该把Seaborn视为matplotlib的补充，而不是替代物。...seaborn as sns #要注意的是一旦导入了seaborn，matplotlib的默认作图风格就会被覆盖成seaborn的格式 %matplotlib inline # 为了在jupyter...可以看到与使用matplotlib作的直方图最大的区别在于有一条密度曲线（KDE），可以通过设置参数去掉这条默认的曲线。...箱型图 # 以birthord作为x轴，agepreg作为y轴，做一个箱型图 sns.boxplot(x='birthord', y='agepreg', data=births) sns.plt.show
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