文档建议反馈控制台
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
最新优惠活动
文章/答案/技术大牛
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

盘一盘 Python 系列 6 - Seaborn

接下来会从 检查数据 清理数据 测试数据 三方面来探索，在其过程中当然会借助 Seaborn。 检查数据 即便是政府或银行，他们公布的数据也有错误。...你说表中这些数字看起来是不是很枯燥，为什么不用直观的图呢？现在 seaborn 可以派上用场了。...让再回顾「配对图」 从「配对图」中，我们可以迅速看出数据集上的一些问题： 图的右侧标注这五个类 (Iris-setosa, Iris-setossa, Iris-versicolor, versicolor...删除 (deletion) 插补 (imputation) 在本例中删除不是理想的做法，特别是考虑到它们都在 Iris-setosa 下，如图： 所有缺失的值都属于 Iris-setosa类，直接删除可能会对日后数据分析带来偏差...sns.pairplot( iris_data, hue='class' ) 从上图可看到： 五个类变成三个类 异常值全部被删除 缺失值全部被插补 图整洁了，数据也干净了，之后可以用来做机器学习。

1.5K30

一文彻底掌握Seaborn

接下来会从 检查数据 清理数据 测试数据 三方面来探索，在其过程中当然会借助 Seaborn。 检查数据 即便是政府或银行，他们公布的数据也有错误。...你说表中这些数字看起来是不是很枯燥，为什么不用直观的图呢？现在 seaborn 可以派上用场了。...让再回顾「配对图」 从「配对图」中，我们可以迅速看出数据集上的一些问题： 图的右侧标注这五个类 (Iris-setosa, Iris-setossa, Iris-versicolor, versicolor...删除 (deletion) 插补 (imputation) 在本例中删除不是理想的做法，特别是考虑到它们都在 Iris-setosa 下，如图： 所有缺失的值都属于 Iris-setosa类，直接删除可能会对日后数据分析带来偏差...sns.pairplot( iris_data, hue='class' ) 从上图可看到： 五个类变成三个类 异常值全部被删除 缺失值全部被插补 图整洁了，数据也干净了，之后可以用来做机器学习。

2.5K10
您找到你想要的搜索结果了吗？
是的
没有找到

机器学习之鸢尾花-数据预处理

再次开启机器学习之路，这次选择鸢尾花案例，这个案例数据挺好玩的，可以验证无监督学习和有监督学习，有监督学习可以采用各种分类算法、决策树算法，无监督学习可以采用各种聚类，并基于目标结果进行验证准确性。...当然本文首先是如何获取数据，如何规范化数据，如何对数据进行可视化观测，观测的方法有很多种，有兴趣的可以看看seaborn。...，列标签都是分开的 # seaborn中的数据集为pandas格式要求 # 考虑到seaborn展示的方便性，用seaborn进行数据可视化探索 # 在此把sklearn中的数据集转换为seaborn格式要求...的几种用法----------------------- # seaborn.pairplot(data, hue=None, hue_order=None, palette=None, vars=None...# dropna : 是否剔除缺失值。

1.1K20

教程 | 如何利用散点图矩阵进行数据可视化

Seaborn 中的散点图矩阵 我们需要先了解一下数据，以便开始后续的进展。我们可以 pandas 数据帧的形式加载这些社会经济数据，然后我们会看到下面这些列： ?...令人欣慰的是，这也显示出世界范围内的人口寿命随着时间逐渐增长。我们可以从直方图中了解到人口和 GDP 变量呈严重右偏态分布。...这在 seaborn 中也是极其简单的。我们唯一要做的就是在调用 sns.pairplot 函数的时候使用关键词 hue。 sns.pairplot(df, hue = 'continent') ?...使用 PairGrid 的定制化 与 sns.pairplot 函数相反，sns.PairGrid 是一个类，这意味着它不能自动填充图。我们创建一个类实例，然后为网格的不同部分匹配特定的函数。...总结 散点图矩阵（pairs plots）是一款强大的工具，可以快速探索数据集中的分布和关系。为了让散点图矩阵可定制、可扩展，Seaborn 通过 Pair Grid 类提供了一个简单的默认方法。

2.6K80

Python实践：seaborn的散点图矩阵（Pairs Plots）可视化数据

虽然后面我们将使用分类变量进行着色，但seaborn中的默认对图仅绘制了数字列。...创建默认的散点图矩阵很简单：我们加载到seaborn库并调用pairplot函数，将它传递给我们的数据框： # Seaborn visualization libraryimport seaborn as...使用PairGrid进行自定义 与sns.pairplot函数相反，sns.PairGrid是一个类，它意味着它不会自动填充我们的网格plot。...有三个网格部分填写PairGrid：上三角形、下三角形和对角线。要将网格映射到这些部分，我们使用grid.map 部分中的方法。...结论 散点图矩阵是快速探索数据集中的分布和关系的强大工具。Seaborn提供了一个简单的默认方法，可以通过Pair Grid类来定制和扩展散点图矩阵。

3.1K20

基于seaborn绘制多子图

这个库的优势之一是能够直接操作Pandas数据框架，因此可以轻松地从DataFrame对象中提取数据，并且自动适应数据的特征来调整图表的外观。...Seaborn的代码简洁易懂，使得用户可以更专注于数据分析和展示，而不必过多关注图表的细节设置。...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。...中，sns.pairplot()函数可以用于绘制数据的配对图。...配对图是一种可视化方法，用于显示两个变量之间的相关性和依赖关系。sns.pairplot()函数可以同时绘制多个变量，并在图上显示它们之间的所有配对关系。

54230

seaborn可视化数据框中的多个列元素

seaborn提供了一个快速展示数据库中列元素分布和相互关系的函数，即pairplot函数，该函数会自动选取数据框中值为数字的列元素，通过方阵的形式展现其分布和关系，其中对角线用于展示各个列元素的分布情况...函数自动选了数据框中的3列元素进行可视化，对角线上，以直方图的形式展示每列元素的分布，而关于对角线堆成的上，下半角则用于可视化两列之间的关系，默认的可视化形式是散点图，该函数常用的参数有以下几个 ###...# 1. corner 上下三角矩阵区域的元素实际上是重复的，通过corner参数，可以控制只显示图形的一半，避免重复，用法如下 >>> sns.pairplot(df, corner=True) >>...对于pairplot函数而言，我们还可以单独指定上下三角区域和对角线区域的可视化形式，示例如下 >>> g = sns.pairplot(df, hue='species') >>> g.map_lower...通过pairpplot函数，可以同时展示数据框中的多个数值型列元素的关系，在快速探究一组数据的分布时，非常的好用。

5.2K31

数据可视化Seaborn入门介绍

它将变量的任意两两组合分布绘制成一个子图，对角线用直方图、而其余子图用相应变量分别作为x、y轴绘制散点图。显然，绘制结果中的上三角和下三角部分的子图是镜像的。...实际上，查看seaborn源码可以发现，其绘图接口大多依赖于一个类实现。...相比之下，JointGrid可以实现更为丰富的可定制绘图接口，而jointplot则是其一个简单的样例实现。类似地，pairplot则是依赖于PairGrid类实现。...与此同时，seaborn中的绘图接口虽然大多依赖于相应的类实现，但却并未开放所有的类接口。...从各日期的小费箱线图中可以看出，周六这一天小费数值更为离散，且男性的小费数值随机性更强；而其他三天的小费数据相对更为稳定。

2.7K20

数据可视化(16)-Seaborn系列 | 变量关系组图pairplot()

变量关系组图 函数原型 seaborn.pairplot(data, hue=None, hue_order=None, palette=None, vars=None...grid_kws=None, size=None) 参数解读 data: DataFrame hue:变量名称 作用：用颜色将数据进行第二次分组 hue_order:字符串列表 作用：指定调色板中颜色变量的顺序...palette:调色板 vars:变量名列表 {x,y}_vars:变量名列表 作用：指定数据中变量分别用于图的行和列， kind：{"scatter","reg"} 作用：指定数据之间的关系...eg. kind="reg":指定数据的线性回归 diag_kind:{"auto","hist","kde"} 作用：指定对角线处子图的类型，默认值取决与是否使用hue。...4个，故绘制的关系图为4x4 """ sns.pairplot(iris) plt.show() [2fdm5w7dfm.png] import seaborn as sns import matplotlib.pyplot

2.4K00

数据清洗 Chapter03 | Seaborn常用图形

Seaborn是一个画图工具 Seaborn是基于Matplotlib的一个Python作图模块 配色更加好看，种类更多，但函数和操作比较简单 1、散点图 散点图可直接观察两个变量的分布情况...4、柱状图 柱状图用于反映离散特征中不同特征值的数目 1、使用Seaborn中的.countpolt()绘制柱状图 sns.countplot(x="day", data=tips) ?...5、核密度图 核密度图(kernel density estimation ,kde) 是一种非参数检验方法 用于估计未知的密度函数 使用Seaborn中的kdeplot()函数绘制单变量或双变量的核密度估计图...6、小提琴图 小提琴图是盒图与核密度图的结合 能够一次从多个维度反映出数据的分布 1、使用violinplot()函数绘制小提琴图 sns.violinplot(x=tips["total_bill...3、设置参数diag_kind,指定对角线子图上的类型 sns.set(style='darkgrid') sns.pairplot(iris, diag_kind='kde', kind='reg',

1.6K21

基于 Python 的数据可视化

5) 3 神奇的还在下面： # 我们还可以用seaborn's 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...# 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、 #...显示不同特征之间的关系 sns.pairplot(iris.drop("Id", axis=1), hue="Species", size=3) 9、中间对角线的图形也可以用kde显示哦 # 修改参数dige_kind...sns.pairplot(iris.drop("Id", axis=1), hue="Species", size=3, diag_kind="kde") 10.现在是pandas表现的时间了 # 用...，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

1.4K60

用Python演绎5种常见可视化视图

比如“身高”和“年龄”，你可以理解是同一个人的两个参数，这样在同一张图中可以看到每个人的“身高”和“年龄”的取值，从而分析出来这两个变量之间是否存在某种联系。...常见视图 可视化的视图可以说是分门别类，多种多样，今天我主要介绍常用的5种视图，包括了散点图、折线图、直方图、热力图、成对关系。...它会同时展示出DataFrame中每对变量的关系，另外在对角线上，你能看到每个变量自身作为单变量的分布情况。它可以说是探索性分析中的常用函数，可以很快帮我们理解变量对之间的关系。...pairplot函数的使用，就好像我们对DataFrame使用describe()函数一样方便，是数据探索中的常用函数。 这里我们使用Seaborn中自带的iris数据集，这个数据集也叫鸢尾花数据集。...通过这些数据，需要你来预测鸢尾花卉属于三个品种中的哪一种。 ? 这里我们用seaborn中的pairplot函数来对数据集中的多个双变量的关系进行探索，如下图所示。

1.9K10

Python中seaborn pairplot绘制多变量两两相互关系联合分布图

一幅好看的联合分布图可以使得我们的数据分析更加具有可视性，让大家眼前一亮。   那么，本文就将用seaborn来实现联合分布图的绘制。...seaborn是一个基于matplotlib的Python数据可视化模块，借助于其，我们可以通过较为简单的操作，绘制出各类动人的图片。   首先，引入需要的模块。...Python中我希望其显示的名字（为什么原始数据本来就有列标题但还要再设置这个column_names，本文下方有介绍）；header=0表示.csv文件中的0行（也就是我们一般而言的第一行）是列标题；...可以看到，因为我的数据中，具有“ID”这种编号列，而肯定编号是不需要参与绘图的，那么我们就不将其放入joint_column即可。   ...可以加上一句代码在sns.pairplot这句代码的上面： sns.set(font_scale=1.2)   其中，font_scale就是字体的大小，后面的数字越大，字体就越大。

2.3K31

seaborn可视化入门

seaborn可视化入门 案例部分 案例01-pairplot对图 案例02-heatmap热力图 案例3boxplot箱型图 案例4violin小提琴图 案例5 Density plot密度图 案例部分...案例01-pairplot对图 import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import pandas as pd import os...，类型为DataFrame # hue="species" hue观点，代表用来充当标签或类别的字段 # diag_kind="kde" 对角线图形的类别，默认有hist频率分布直方图，kde核密度估计图...，【箱线图】展示了分位数的位置，【小提琴图】则展示了任意位置的密度，通过【小提琴图】可以知道哪些位置的密度较高。...通过箱线图，可以查看有关数据的基本分布信息，例如中位数，平均值，四分位数，以及最大值和最小值，但不会显示数据在整个范围内的分布。

91030

Python数据可视化的10种技能

同样在数据分析得到结果之后，我们还需要用到可视化技术，把最终的结果呈现出来。 可视化视图都有哪些？ 按照数据之间的关系，我们可以把可视化视图划分为 4 类，它们分别是比较、联系、构成和分布。...比如“身高”和“年龄”，你可以理解是同一个人的两个参数，这样在同一张图中可以看到每个人的“身高”和“年龄”的取值，从而分析出来这两个变量之间是否存在某种联系。...它会同时展示出 DataFrame 中每对变量的关系，另外在对角线上，你能看到每个变量自身作为单变量的分布情况。它可以说是探索性分析中的常用函数，可以很快帮我们理解变量对之间的关系。...中的 pairplot 函数来对数据集中的多个双变量的关系进行探索，如下图所示。...关于本次 Python 可视化的学习，我希望你能掌握： 视图的分类，以及可以从哪些维度对它们进行分类； 十种常见视图的概念，以及如何在 Python 中进行使用，都需要用到哪些函数； 需要自己动手跑一遍案例中的代码

2.7K20

「数据分析」之零基础入门数据挖掘

info()熟悉数据类型 通过info()来了解数据每列的type，有助于了解是否存在除了nan以外的特殊符号异常。 Train_data.info() ?...排序函数sort_values() 可以将数据集依照某个字段中的数据进行排序,该函数即可根据指定列数据也可根据指定行的 ?...主要的目的在于 nan存在的个数是否真的很大，如果很小一般选择填充，如果使用lgb等树模型可以直接空缺，让树自己去优化，但如果nan存在的过多、可以考虑删掉。...()：展示变量两两之间的关系（线性或非线性，有无较为明显的相关关系）： 对角线：各个属性的直方图，用diag_kind属性控制图类型，可选"scatter"与"reg" 非对角线：两个不同属性之间的相关图...() 【5】Melt函数处理数据，透视表格，宽数据变成长数据 【6】seaborn可视化之FacetGrid() 【7】Seaborn5分钟入门(七)——pairplot 【8】箱型图和小提琴图分析

91320

Python中得可视化：使用Seaborn绘制常用图表

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...Rating列数 根据上面的输出，由于“只有18岁以上的成年人”和“未分级”的数量比其他的要少得多，我们将从内容分级中删除这些类别并更新数据集。...用于Rating的饼状图 从上面的饼图中，我们不能正确的推断出“所有人10+”和“成熟17+”。当这两类人的价值观有点相似的时候，很难评估他们之间的差别。...使用Seaborn的配对图 对于非对角视图，图像是两个数值变量之间的散点图 对于对角线视图，它绘制一个柱状图，因为两个轴(x,y)是相同的。 5.热力图 热图以二维形式表示数据。...结论 这就是Seaborn在Python中的工作方式以及我们可以用Seaborn创建的不同类型的图形。正如我已经提到的，Seaborn构建在matplotlib库之上。

6.6K30
点击加载更多

扫码

添加站长 进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

更多标签

活动推荐

    运营活动

    活动名称
    广告关闭

    腾讯云开发者

    扫码关注腾讯云开发者

    扫码关注腾讯云开发者

    领取腾讯云代金券

    热门产品

    热门推荐

    更多推荐

    Copyright © 2013 - 2024 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有

    深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 深公网安备号 44030502008569

    腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号 | 京公网安备号11010802020287

    领券