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...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...2、根据星期(day)进行分组，绘制特征账单的小提琴图 sns.violinplot(x="day", y="total_bill", data=tips) ?...4、绘制两个离散变量嵌套分组的小提琴图 palette用于指定seaborn内置颜色 sns.violinplot(x="day", y="total_bill", hue="smoker",data
直方图能帮助迅速了解数据的分布形态，将观测数据分组，并以柱状条表示各分组中观测数据的个数。简单而有效的可视化方法，可检测数据是否有问题，也可看出数据是否遵从某种已知分布。...Seaborn可往单变量直方图上添加很多东西,更美观，pandas可成组生成直方图。...plt.subplot(1,1,1) x=labels y=df1["病例数"].values plt.bar(x,y,width=0.5,align="center") plt.title("深圳市患者按年龄分组...# 上面表达了所有患者的年龄分布，如果按性别分组， # 研究不同性别下年龄分布的差异，该如何实现叻？...2）、bins：指定直方图条形的个数。 3）、hist：bool类型的参数，是否绘制直方图，默认True。 4）、kde：bool类型的参数，是否绘制核密度图，默认True。
分布（二）利用python绘制密度图 密度图 （Density chart）简介 1 密度图用于显示数据在连续数值（或时间段）的分布状况，是直方图的变种。...由于密度图不受所使用分组数量的影响，所以能更好地界定分布形状。...sns.kdeplot(df['sepal_width'], fill=True, bw_method=0.1, ax=ax[2]) ax_sub.set_title('降低带宽') plt.show() 4 一图绘制多个变量...sepal_length') plt.legend() plt.xlabel('sepal_width/sepal_length') # 修改x标签 plt.show() 5 # 引申-镜像密度图：可用来对比两个变量的分布...", alpha=1) plt.show() 9 总结 以上通过seaborn的kdeplot可以快速绘制密度图，也可通过gaussian_kde构建密度函数后再通过matplotlib进行简单绘制
as sns sns.set() x = np.random.normal(size=100) # distplot：灵活绘制观测的单变量分布 sns.distplot(x, kde=False)...x = np.random.normal(size=100) # distplot：灵活绘制观测的单变量分布 # bins:分成20份 sns.distplot(x, bins=20, kde=False...as sns # 观测两个变量之间的分布关系最好用散点图 mean, cov = [0, 1], [(1, .5), (.5, 1)] data = np.random.multivariate_normal...# hue:色调 # palette:调色板 # markers:标记 # col:以此列来进行分组渲染 # row:以此行来进行分组渲染 sns.lmplot(x="total_bill...("tips") tips.head() f, ax = plt.subplots(figsize=(5, 5)) # col_wrap：“Wrap” 列变量位于此宽度，以便列facet跨越多个行 #
展示轴网格(默认是打开的) ▲表9-3 Series.plot方法参数 DataFrame拥有多个选项，允许灵活地处理列；例如，是否将各列绘制到同一个子图中，或为各列生成独立的子图。...▲图9-24 seaborn回归/散点图 在探索性数据分析中，能够查看一组变量中的所有散点图是有帮助的; 这被称为成对图或散点图矩阵。...从头开始绘制这样一个图是有点工作量的，所以seaborn有一个方便的成对图函数，它支持在对角线上放置每个变量的直方图或密度估计值(结果图见图9-25)： In [107]: sns.pairplot(trans_data...参考seaborn.pairplot的文档字符串可以看到更多细节的设置选项。 05 分面网格和分类数据 如果数据集有额外的分组维度怎么办？使用分面网格是利用多种分组变量对数据进行可视化的方式。...▲图9-26 按星期几数值/时间/是否吸烟划分的小费百分比 除了根据'time'在一个面内将不同的柱分组为不同的颜色，我们还可以通过每个时间值添加一行来扩展分面网格(见图9-27)： In [109]:
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...字段变量名查看案例a, 由于值为数字的字段变量有4个，故绘制的关系图为4x4 """ sns.pairplot(iris) plt.show() [2fdm5w7dfm.png] import seaborn...，为单变量绘制核密度估计图 字段变量名查看案例a, 由于值为数字的字段变量有4个，故绘制的关系图为4x4 通过指定hue来对数据进行分组(效果通过颜色体现) """ sns.pairplot(iris...，为单变量绘制核密度估计图 字段变量名查看案例a, 由于值为数字的字段变量有4个，故绘制的关系图为4x4 通过指定hue来对数据进行分组(效果通过颜色体现)， 并指定调色板palette来设置不同颜色...，为单变量绘制核密度估计图 字段变量名查看案例a, 由于值为数字的字段变量有4个，故绘制的关系图为4x4 通过指定hue来对数据进行分组(效果通过颜色体现)， 并指定markers来设置散点图中的点形
公众号：尤而小屋作者：Peter编辑：Peter大家好，我是Peter~今天给大家介绍基于seaborn的4份内置数据集绘制24个精美图形，代码复制即可运行。...样式控制：Seaborn允许用户轻松地控制图表的风格和颜色，使得图表更加美观和符合出版标准。统计分析：除了绘图功能，Seaborn还提供了一些统计方法，帮助用户进行数据的统计分析。...多变量可视化和网格绘图：Seaborn支持多变量数据的可视化，并且可以轻松地在单个图表中绘制多个变量，以便比较和分析。...tips.columnsOut3:Index(['total_bill', 'tip', 'sex', 'smoker', 'day', 'time', 'size'], dtype='object')绘制两个变量的回归散点图...:sns.displot(data=penguins,x="bill_length_mm",kde=True)plt.show()5、绘制两个变量的关系图：仅用于直方图和KDEsIn 30:# 1-默认直方图
安装 Seaborn 要安装最新版本的seaborn，您可以使用pip： pip install seaborn 也可以使用conda以下方法安装发布的版本： conda install seaborn...重点：可视化数据集的分布 对于上面的画图知识点太过单调唯一 绘制单变量分布 单变量分布的最方便的方法是distplot()功能。...默认情况下，这将绘制直方图并拟合核密度估计（KDE） x = np.random.normal(size=100) sns.distplot(x) ?...拟合参数分布 使用的是stats来拟合数据，distplot 本来就有拟合参数，绘制KDE图的功能 from scipy import stats x = np.random.gamma(6, size...重点：绘制双变量分布 在seaborn中执行此操作的最简单方法是使用该jointplot()函数，该函数创建一个多面板图形，显示两个变量之间的双变量（或联合）关系以及每个变量在单独轴上的单变量（或边际）
我们将数据以年为单位进行分组，把股票最低价格的平均值和最高价格的平均值绘制于同一个画布上。...4.Seaborn绘图 Seaborn提供了很多高层封装的函数，帮助数据分析人员快速绘制美观的数据图形。...Volume in 2015", fontsize=12) 4.4 联合绘图 Seaborn可以可视化两个变量的双变量分布，joinplot()函数可以显示两个变量之间的双变量关系以及每个变量的单变量分布...4.5 点对图 pairplot()可以完成点对图的绘制，多用于展示变量之间的相关性；对角线上的直方图允许我们看到单个变量的分布，而上下三角形上的散点图显示了两个变量之间的关系。...参数hue用于指定额外的分组特征，其值为分组数据；如若想要将图的分组分别绘制在箱式图的两边， 使用split参数设置。
通过seaborn绘制多样化的直方图 seaborn主要利用displot和histplot绘制直方图，可以通过seaborn.displot[1]和seaborn.histplot[2]了解更多用法...=True, ax=ax[0][1]) ax_sub.set_title('添加kde') # 增加密度曲线和数据分布（小短条） # rug参数用于绘制出一维数组中数据点实际的分布位置情况，单纯的将记录值在坐标轴上表现出来...+rug') plt.show() 1、绘制多个变量 一图绘制多个变量 import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt sns.set(...引申-镜像直方图：可用来对比两个变量的分布 import numpy as np from numpy import linspace import pandas as pd import seaborn...plt.bar(bin_pos, heights, width=bin_width, edgecolor='black') plt.show() download 子图绘制多个变量 import
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。...Seaborn旨在帮助用户轻松地生成有吸引力和信息丰富的可视化结果。...以下是Seaborn库的一些主要特点： 美观的默认样式：Seaborn通过提供现成的样式和颜色主题，使得创建各种类型的图形变得更加简单。它的默认样式经过精心设计，使得图表具有更高的可读性和美观度。...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。
FacetGrid 是一个绘制多个图表（以网格形式显示）的接口。...distplot(单变量分布直方图) 在seaborn中想要对单变量分布进行快速了解最方便的就是使用distplot()函数，默认情况下它将绘制一个直方图，并且可以同时画出核密度估计(KDE)。...violinplot violinplot与boxplot扮演类似的角色，它显示了定量数据在一个（或多个）分类变量的多个层次上的分布，这些分布可以进行比较。...在seaborn中，最简单的实现方式是使用jointplot()函数，它会生成多个面板，不仅展示了两个变量之间的关系，也在两个坐标轴上分别展示了每个变量的分布。...pointplot 点图代表散点图位置的数值变量的中心趋势估计，并使用误差线提供关于该估计的不确定性的一些指示。点图可能比条形图更有用于聚焦一个或多个分类变量的不同级别之间的比较。
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。...但是，如果底层分布是有界的或不平滑的，它就有可能导致扭曲。 代码： >>> seaborn.kdeplot(data[col], shade=True) # KDE 输出结果： ?...KDE 结合起来。...变量与标签是否存在相关性 变量与标签是否存在业务逻辑 探索性分析变量之间的关系 连续型变量 可视化：散点图、相关性热力图 皮尔逊系数、互信息 离散变量 可视化：柱状图、饼图、分组表 卡方检验 检查变量之间的正态性
，比如饼图； 分布：关注单个变量，或者多个变量的分布情况，比如直方图。...离散变量和连续变量： 离散变量是指其数值只能用自然数或整数单位计算的则为离散变量. 例如,企业个数,职工人数,设备台数等,只能按计量单位数计数,这种变量的数值一般用计数方法取得....在 Seaborn 中，我们使用 sns.distplot(x, bins=10, kde=True) 函数。...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。...Matplotlib 总结 在 Python 生态系统中绘制数据是一件好事也是一件坏事。绘制数据的工具有很多可供选择既是一件好事也是一件坏事，尽力搞清楚哪一个工具适合你取决于你要实现什么。
Seaborn双标图，散点图、二元KDE和Hexbin图都在中心图中，边缘分布在中心图的左侧和顶部。 散点图 散点图是一种可视化两个变量联合密度分布的方法。...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。...Seaborn散点图网格中，所有选定的变量都分散在网格的下半部分和上半部分，对角线包含Kde图。...它可以创建多个按变量分组的图表。例如，行可以是一个变量（人均GDP的类别），列是另一个变量（大洲）。 它确实还需要适应客户需求（即使用matplotlib），但是它仍然是令人信服。...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）。 ?
这种分组展示有助于深入理解分类变量之间的交互作用。多变量分析：揭示更复杂的关系对于多变量分析，Seaborn提供了强大的FacetGrid功能，使得我们能够在不同条件下进行变量之间关系的对比。...这样，我们可以一次性地观察多个变量之间的交互作用，并发现潜在的模式。例如，我们可以比较不同性别或是否吸烟在小费与账单金额之间的关系差异。3....# 绘制分组回归模型，按性别分组sns.lmplot(x="total_bill", y="tip", hue="sex", data=df, aspect=1.6)plt.title("Linear...Regression of Tip vs Total Bill by Gender")plt.show()在这张图中，我们展示了按性别分组的回归分析结果。...通过改变主题和调色板，能够有效增强图表的视觉吸引力和信息传递效果。2. 使用FacetGrid进行条件绘图FacetGrid是Seaborn的强大工具之一，允许我们在多个条件下绘制一组图表。
看看如何在一个图表中为单个变量或多个变量生成分布。...左图：2018年亚洲国家“救生梯”的直方图和核密度估计；右图：人均5桶GDP的“生命阶梯”的内核密度估计-钱可以买到幸福 绘制双变量分布 每当想直观地探索两个或多个变量之间的关系时，通常都归结为某种形式的散点图和分布评估...在每个这些图中，中心图（散点图，双变量KDE和hexbin）有助于理解两个变量之间的联合频率分布。此外，在中心图的右边界和上边界，描绘了各个变量的边际单变量分布（作为KDE或直方图）。...' or 'hex' ) 中心图上具有散点图，双变量kde和hexbin的Seaborn关节图，中心图左侧和顶部均具有边际分布。...FacetGrid允许创建按变量分段的多个图表。例如，行可以是一个变量（人均GDP类别），列可以是另一个变量（大陆）。
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。...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。...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。...可视化数据集中的成对关系 我们还可以使用seaborn库的pairplot()函数来绘制数据集中的多个二元分布。这显示了数据库中每一列之间的关系。并绘制各变量在对角线上的单变量分布图。
聚类图聚类图是一种将数据点按照它们的相似性分组的图表类型。Seaborn 中的 clustermap 函数可以帮助我们创建聚类图。...多变量分布图多变量分布图用于同时可视化多个变量之间的关系，可以帮助我们发现变量之间的复杂关系和模式。...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。...简单多变量图简单多变量图是一种用于同时可视化多个变量之间关系的图表类型，通常用于观察变量之间的相关性和分布情况。...网格图网格图是一种用于可视化多个变量之间的关系的图表类型，通常用于观察变量之间的复杂关系和模式。Seaborn 中的 PairGrid 类可以用于创建网格图，支持在每个子数据集上绘制不同类型的图表。
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