本篇是《Seaborn系列》文章的第4篇-分类图。...分类图 分类图catplot() 解析： catplot() 分类图(它是下面8种图的接口，下面八种图表均可通过指定kind参数来绘制) 1.stripplot() 分类散点图 2.swarmplot(...) 能够显示分布密度的分类散点图 3.boxplot() 箱图、盒形图 4.violinplot() 小提琴图 5.boxenplot() 增强箱图 6.pointplot() 点图 7.barplot...() 条形图 8.countplot() 计数图 函数原型 seaborn.catplot(x=None, y=None, hue=None, data=None, row...kind：字符串 要绘制的绘图类型 (对应于分类绘图功能的名称:"count"-统计图, "point"-点, "bar"-条形, "strip"-条形, "swarm"-群形, "box"-框形,
Petal.Width)) + geom_point() + theme_bw() # 直接使用ggplot对象画图 multiplot(p1,p2) # 将ggplot对象放入列表中，再用列表画图, 并设置两列的排列方式
今天新智元向大家推荐一个名叫《Awesome Graph Classification》的GitHub项目。
污染是回收行业的一个巨大问题，可以通过自动化废物分类来缓解。 只是为了踢球，我想我会尝试制作一个图像分类器的原型来对垃圾和可回收物进行分类 – 这个分类器可以在光学分拣系统中得到应用。...构建图像分类器 在这个项目中，我将训练一个卷积神经网络，使用 fastai 库（构建在 PyTorch 上）将图像分类为 waste_types = ['hazardous_waste_dry_battery...import pandas as pd import numpy as np import os import zipfile as zf import shutil import re import seaborn...首先，我们可以看看哪些图像分类错误最多。...或者可以看另外两篇图像分类的 最简单的直接用训练好的模型 https://blog.csdn.net/long_songs/article/details/122095136 https://blog.csdn.net
seaborn[1]没有直接枚举各种图的接口，而是抽象为了四种relplot、regplot、catplot及distplot，分别对应：数据关联、回归、分类变量和数据分布。...关联 relplot seaborn对于数据间的关联关系，相关可视图封装为sns.relplot()。rel指的是Relational，擅长处理两个变量或多个变量之间的关联关系可视化。...； 总结如图： 绘制最基础散点图以直观展现x和y的关系，只需要写relplot(x,y,data)，而要用颜色做分类、设置不同数据点形状及大小时，不需要像matplotlib一样先自己对数据做筛选，再调用多个...对于单一变量，我们可以统计出其在列中的出现次数，绘制柱状图、饼图等，用Matplotlib绘制需要自己做数据透视或value_counts()操作。...，我们会需要将多张图排列展现多指标的情况，需要结合大小图突出信息。
点图通常用于探索性数据分析，可以快速可视化数据集的分布或比较多个数据集。...计数图是一种分类图，它显示了分类变量的每个类别中观测值的计数。...在该图中，每个数据点表示为一个点，并且这些点的排列使得它们在分类轴上不会相互重叠。...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。...cat图(分类图的缩写)是Seaborn中的定制的一种图，它可以可视化数据集中一个或多个分类变量与连续变量之间的关系。
随着近来学界对于图神经网络的热情持续高涨，出现了一批用图神经网络做图分类的工作。...在这个教程里，我们将一起学习： 如何使用 DGL 批量化处理大小各异的图数据 训练图神经网络完成一个简易的图分类任务 简易图分类任务 这里我们设计了一个简单的图分类任务。...打包一个图的小批量 为了更高效地训练神经网络，一个常见的做法是将多个样本打包成小批量（mini-batch）。打包尺寸相同的张量样本非常简单。...我们定义了一个 collate 函数来将 MiniGCDataset 里多个样本打包成一个小批量。...在这个示例里，我们对图中所有节点表示取平均以作为图的表示： ? DGL 提供了许多读出函数接口，以上公式可以很方便地用 dgl.mean(g) 完成。最后我们将图的表示输入分类器。
Boxplot箱形图，主要包含六个数据节点，将一组数据从大到小排列，分别计算出上边缘，上四分位数Q3，中位数，下四分位数Q1，下边缘，还有异常值。...Violinplot Violinplot相当于结合了箱形图与核密度图，更好地展现出数据的量化形态。...() BarplotBarplot主要是展现在分类中的quantitative变量的平均值情况，并且用了boostrapping算法计算了估计值的置信区间和error bar.用鸢尾花数据集展示如下：...我们可以用PariGrid去实现对多个类别的数值特征用同一种plot做可视化。...是一个很棒的可视化库，尤其是当数据维度很大的时候，seaborn可以让我们用最少的代码去绘制一些描述性统计的图，便于找寻各维度变量之间的特征。
本篇介绍增强箱型图、小提琴图和二维统计直方图绘制方法。其中增强箱型图和小提琴图用到了seaborn库，二维统计直方图用到了matplotlib库。 5 增强箱型图 增强箱型图是从箱型图基础上发展而来。...对于大数据而言，内部可能存在多种的数据分布情况，因此增强箱型图是用于大数据量下的绘制方法，它包括了更多的分位数显示数据的分布。 它使用了seaborn库的boxenplot方法。...（本实例中为pm2_5） hue：分类显示的列名 data：采用的数据名称（本实例为df） order：x轴数值的顺序排列（列表） hue_order：分类显示的顺序排列 orient：排列方向，默认水平...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。...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
具体图表类型，包含条形图、散点图、直方图、折线图、小提琴图、箱线图、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。...柱状图 柱状图通常被用于表示分类变量，它只显示平均值(或其他参数值)。 为了使用这个图，为x轴选择一个分类列(物种)，为y轴选择一个数值列(花瓣长度)。...在上图中，每个数据点表示为一个点，并且这些点的排列使得它们在分类轴上不会相互重叠。 在这里，所有萼片宽度数据点以不同的方式代表每个物种的一个点。 12....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。...在上面的图表中，中间区域绘制了散点图，边侧则是密度图。 15. 分类图 cat图(分类图缩写)是Seaborn中的一种图表，可以用来可视化数据集中一个或多个分类变量与连续变量之间的关系。
seaborn--kdeplot seaborn中的kdeplot可用于使用核密度估计绘制单变量或双变量分布。 核密度估计(KDE)图是一种可视化数据集中观测分布的方法，与直方图呈正相关。...KDE在一个或多个维度上使用连续的概率密度曲线表示数据。 相对于柱状图，KDE可以生成一个不那么杂乱且更具可解释性的图，特别是在绘制多个分布时。...其参数及例子详解可参见文档：http://seaborn.pydata.org/generated/seaborn.kdeplot.html seaborn--displot 用 distplot 可以让频次直方图与...其参数及例子详解可参见文档： http://seaborn.pydata.org/generated/seaborn.displot.html 定性数据等分布分析 定性数据分析是用来描述事物的分类，可用饼图...两者区别： 连续数据，正态分布，线性关系，用pearson相关系数是最恰当，当然用spearman相关系数也可以，效率没有pearson相关系数高。
Seaborn分类分析绘图 %matplotlib inline import numpy as np import pandas as pd import matplotlib as mpl import...解决方法一：通过jitter抖动 抖动是平时可视化中的常用的观察“密度”的方法，除了使用参数抖动，特定的抖动需求也可以用numpy在数据上处理实现 sns.stripplot(x="day", y="total_bill...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。...条形图 显示值的集中趋势可以用条形图 sns.barplot(x="sex", y="survived", hue="class", data=titanic) 多层面板分类图 factorplot()函数是对各种图形的一个更高级别的API封装，在Seaborn中非常常用。
回归模型图 回归模型图可以对数据进行回归显示。...line_kws=None, size=None) 参数解读 [表1] x,y:数据字段变量名(如上表，date,name,age,sex为数据字段变量名) 作用：根据实际数据，x,y常用来指定x,y轴的分类名称...数组或数组列表 hue,row:字符串(数据字段变量名) 作用：hue对数据进行第二次分组(通过颜色区分) col:字符串(数据字段变量名) 作用：通过设置col指定变量名，以该变量名的内容进行分类...， 每一个类别下的数据绘制一个图 (即该变量名下有多少类值就绘制多少个图，并且排列在一行上) palette:调色板名称，list类别或者字典 作用：用于对数据不同分类进行颜色区别 col_wrap...， 每一个类别下的数据绘制一个图(即该变量名下有多少类值就绘制多少个图，并且排列在一行上) """ sns.lmplot(x="total_bill", y="tip", col
连续性变量）：distplot() # 1、分布图（连续性变量）：distplot() # 探究单个连续属性的分布图，使用distplot()方法，横坐标是数据，纵坐标是概率图；参照seaborn官网api...=None, palette=None, saturation=0.75, dodge=True, ax=None, **kwargs) # 由于seaborn默认是图形竖着排列，不好观察，所以这里使用...matplotlib和seaborn结合使得两个图横向排列，预先定义画布然后填充图形，非常实用！...，列按照sex值域分类，总共是 2*2 =4个图，很容易发现女性喜欢周四中午吃午餐，男性喜欢周末吃晚餐； sns.relplot(x="total_bill_dollar", y="tips_dollar...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
基本信息 Seaborn是一个用Python制作统计图形的库。...它建立在matplotlib之上，并与panda数据结构紧密集成 以下是seaborn提供的一些功能: 一个面向数据集的API，用于检查多个变量之间的关系 专门支持使用分类变量来显示观察结果或汇总统计数据...专业分类图 标准散点图和线状图显示数值变量之间的关系，但许多数据分析涉及分类变量。在seaborn中有几种专门的绘图类型，它们经过了优化，用于可视化这类数据。可以通过catplot()访问它们。...与relplot()类似，catplot()的思想是公开一个通用的面向数据集的API，该API在一个数值变量和一个(或多个)分类变量之间关系的不同表示上进行泛化。...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。
热图热图是一种用颜色编码矩阵数值的图表类型，通常用于显示相关性矩阵或者二维数据集。Seaborn 中的 heatmap 函数可以轻松地创建热图。...点图点图用于显示一个分类变量对另一个连续变量的影响，通常用于比较不同组之间的差异。Seaborn 中的 pointplot 函数可以帮助我们绘制点图。...分类数据图分类数据图用于可视化分类变量之间的关系，通常用于比较不同类别之间的差异和分布。Seaborn 中的 catplot 函数可以用于绘制分类数据图，支持多种不同类型的图表，如柱状图、箱线图等。...Seaborn 中的 histplot 函数可以用于绘制分布对比图，支持在同一个图表中同时显示多个组的分布情况。...时间序列图：展示时间序列数据变化趋势的图表类型。分面绘图：用于同时可视化多个子数据集的图表类型。分类数据图：用于可视化分类变量之间关系的图表类型。分布对比图：用于比较不同组之间分布情况的图表类型。
搭建环境 使用Seaborn进行数据可视化 可视化统计关系 用分类数据绘图 可视化数据集的分布 什么是Seaborn? 你曾经在R中使用过ggplot2库吗?它是任何工具或语言中最好的可视化包之一。...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。...用分类数据绘图 抖动图 Hue图 箱线图 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。...例子中的数据是已分类的(分为不同的组)。 我们将使用seaborn库的catplot()函数来绘制分类数据图。...使用Seaborn绘制Ridge图 下一个图表相当引人入胜。叫做Ridge图。它也被称为joy图。Ridge图有助于可视化几个组的数值分布。这些分布可以用KDE图或直方图来表示。
以下是seaborn提供的一些功能： 面向数据集的API，用于检查多个变量之间的关系 专门支持使用分类变量来显示观察结果或汇总统计数据 可视化单变量或双变量分布以及在数据子集之间进行比较的选项 不同种类因变量的线性回归模型的自动估计和绘图...你会得到最出seaborn的，如果你的数据集，这种方式组织，并且在更详细的解释如下。 我们绘制了一个带有多个语义变量的分面散点图。 此特定图显示了提示数据集中五个变量之间的关系。...(image-af56dc-1539877746137-10)] 专业分类图 标准散点图和线图可视化数值变量之间的关系，但许多数据分析涉及分类变量。...类似于relplot()，它的想法catplot()是它暴露了一个通用的面向数据集的API，它概括了一个数值变量和一个（或多个）分类变量之间关系的不同表示。..._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。
时序图将交互关系展示成了一个平面二维图，其中纵向标示时间轴，时间沿竖线从上向下进行。横向轴标示了交互中各各个对象。对象的的用生命线表示。...消息从一个对象的生命线到另一个对象生命线的箭头表示，箭头以时间顺序在图中从上到下排列，从左到右排列。...image.png 消息（Message） 消息用于对象间传递信息，对象之间的信息�互通就是通过消息，消息按照分类可分为：同步消息（Synchronous Message），异步消息（Asynchronous...fragment(denoted “loop”) 标示for Break标示退出循环 1.loop: 当没有指定循环边界默认范围为[0,无穷大]： ?...image.png 5. par: 同时进行，比如多个线程同时执行任务 ? image.png 一个例子 ? image.png
时序图将交互关系展示成了一个平面二维图，其中纵向标示时间轴，时间沿竖线从上向下进行。横向轴标示了交互中各各个对象。对象的的用生命线表示。...消息从一个对象的生命线到另一个对象生命线的箭头表示，箭头以时间顺序在图中从上到下排列，从左到右排列。...对象名 ：实例名 2.消息（Message） 消息用于对象间传递信息，对象之间的信息互通就是通过消息，消息按照分类可分为：同步消息（Synchronous Message）、异步消息（Asynchronous...fragment(denoted “loop”) 标示for Break标示退出循环 3.1 loop 循环 当没有指定循环边界，默认范围为[0,无穷大]： ?...3.5 par 同时进行，比如多个线程同时执行任务 ? 三、实例 1.示例1 ?
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