我来简单介绍下这四种关系的特点： 比较：比较数据间各类别的关系，或者是它们随着时间的变化趋势，比如折线图； 联系：查看两个或两个以上变量之间的关系，比如散点图； 构成：每个部分占整体的百分比，或者是随着时间的百分比变化...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。...条形图 如果说通过直方图可以看到变量的数值分布，那么条形图可以帮我们查看类别的特征。在条形图中，长条形的长度表示类别的频数，宽度表示类别。...画条形图 sns.barplot(x, y) plt.show() 我们创建了 x、y 两个数组，分别代表类别和类别的频数，然后用 Matplotlib 和 Seaborn 进行条形图的显示，结果如下...在 Matplotlib 和 Seaborn 的函数中，我只列了最基础的使用，也方便你快速上手。当然如果你也可以设置修改颜色、宽度等视图属性。你可以自己查看相关的函数帮助文档。这些留给你来进行探索。
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。我来简单介绍下这四种关系的特点： 比较：比较数据间各类别的关系，或者是它们随着时间的变化趋势，比如折线图。...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。...这里我们设置了x、y的数组。x数组代表时间（年），y数组我们随便设置几个取值。下面是详细的代码。 ? 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。
在这里，曲线(KDE)显示在分布图上的是近似的概率密度曲线。 与matplotlib中的直方图类似，在分布方面，我们也可以改变类别的数量，使图更容易理解。...特定类别数的分布图 在上图中，没有概率密度曲线。要移除曲线，我们只需在代码中写入' kde = False '。 我们还可以向分布图提供与matplotlib类似的容器的标题和颜色。...深色背景的分布图 2.饼图和柱状图 饼图通常用于分析数字变量在不同类别之间如何变化。 在我们使用的数据集中，我们将分析内容Rating栏中的前4个类别的执行情况。...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。...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。
在本文中，我们将了解什么是seaborn以及为什么应该使用它而不是matplotlib。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?...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。...使用Seaborn绘制散点图 散点图可能是可视化两个变量之间关系的最常见的例子。每个点在数据集中显示一个观察值，这些观察值用点状结构表示。图中显示了两个变量的联合分布。...Hue图 我们可以在色调(Hue)的帮助下在我们的图片中添加另一个维度，通过为点赋予颜色来实现，每种颜色都有一些附加的意义。 在上图中，色调代表是样本类别，这就是为什么它有一个不同的颜色。...使用Seaborn绘制Pointplot 另一种类型的图是pointplot，这个图指出估计值和置信区间。Pointplot连接来自相同色调类别的数据。这有助于识别特定色调类别中的关系如何变化。
文章目录 前言 可视化视图分为 4 类， 散点图 折线图 直方图 条形图 箱线图 饼图 热力图 蜘蛛图 二元变量分布 成对关系 总结 前言 如果你想要用 Python 进行数据分析，就需要在项目初期开始进行探索性的数据分析...可视化视图分为 4 类， 比较：比较数据间各类别的关系，或者是它们随着时间的变化趋势，比如折线图； 联系：查看两个或两个以上变量之间的关系，比如散点图； 构成：每个部分占整体的百分比，或者是随着时间的百分比变化...在条形图中，长条形的长度表示类别的频数，宽度表示类别。...在蜘蛛图中，一个变量相对于另一个变量的显著性是清晰可见的。这里需要使用 Matplotlib 来进行画图，首先设置两个数组：labels 和 stats。他们分别保存了这些属性的名称和属性值。...在 Matplotlib 和 Seaborn 的函数中，我只列了最基础的使用，也方便你快速上手。当然如果你也可以设置修改颜色、宽度等视图属性。你可以自己查看相关的函数帮助文档。这些留给你来进行探索。
它通常用于比较不同组或类别的数据分布。在Python中，我们可以使用seaborn库来轻松绘制小提琴图。本文将详细介绍如何创建小提琴图，并提供示例以帮助您更好地理解。...如果没有安装，可以使用pip进行安装： pip install seaborn 导入必要的库 在Python中，我们需要导入必要的库来创建小提琴图。...import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt 准备数据 在绘制小提琴图之前，需要有一些数据来表示不同组或类别的分布。...在小提琴图中，x轴通常表示不同的组或类别，y轴表示数据的分布。...palette参数用于设置颜色主题。
主要的可视化视图 比较：比较数据间各类别的关系，或者是它们随着时间的变化趋势，比如折线图； 联系：查看两个或两个以上变量之间的关系，比如散点图； 构成：每个部分占整体的百分比，或者是随着时间的百分比变化...多变量可视化视图： 可以让一张图同时查看两个以上的变量，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，从而分析出这两个变量之前是否存在某种联系...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 seaborn: ? seaborn ? seaborn 条形图 条形图可以帮我们查看类别的特征。在条形图中，长条形的长度表示类别的频数，宽度表示类别。...Matplotlib seaborn: ? seaborn 饼图 饼图是常用的统计学模块，可以显示每个部分大小与总和之间的比例。在 Python 数据可视化中，它用的不算多。
Seaborn是一个用Python制作统计图形的库。它建立在matplotlib之上，并与pandas数据结构紧密集成。...一个分类变量将数据集拆分为两个不同的轴（面），另一个确定每个点的颜色和形状。 所有这一切都是通过单次调用seaborn函数完成的relplot()。...请注意我们如何仅提供数据集中变量的名称以及我们希望它们在绘图中扮演的角色。与直接使用matplotlib时不同，没有必要将变量转换为可视化的参数（例如，用于每个类别的特定颜色或标记）。...您还可以通过输出类型区分这两个类：axis-level函数返回matplotlib axes，而figure-level函数返回FacetGrid。...可以进行多个级别的额外定制。 第一种方法是使用其中一个备用seaborn主题来为您的情节提供不同的外观。设置不同的主题或调色板将使其对所有绘图生效： ?
Facet Grid 回归图 简介 Seaborn是一个基于matplotlib的Python数据可视化库。它提供了一个高级界面，以绘制曲线和信息统计图形。...例如，对于Bins= 10的分布图，大约有50个人年龄在0到10岁之间 b.联合图 它是两个变量的组合。 这是一个二元分析的例子。 我们还得到了变量之间的散点图来反映它们的线性关系。...c.配对图 它取数据的所有数值属性，绘制两个不同变量的两两散点图和同一变量的直方图。 import seaborn as sns sns.pairplot(df) ?...图8:a)“年龄”的箱形图，b)“年龄”和“性别”不同类别的箱形图 d.Violin图 它类似于箱型图，但它也提供了关于数据分布的补充信息。...sns.FacetGrid( col = ‘col’, row = ‘row’, data = data) 提供一个包含col和行中所有唯一类别的空网格。
这与之前的 regplot() 和 lmplot() 的关系非常相似（未禾备注：在 seaborn 的构架中很容易分成这样两类用途相似，使用有所差异的替代方案函数）。...在 Seaborn 中，相对低级别和相对高级别的方法用于定制分类数据的绘制图，上面列出的函数都是低级别的，他们绘制在特定的 matplotlib 轴上。...高于分类轴上的颜色和位置时冗余的，现在每个都提供有两个变量之一的信息： ? 一般来说，Seaborn 分类绘图功能试图从数据中推断类别的顺序。...如果您的数据有一个 pandas 分类数据类型，那么类别的默认顺序可以在那里设置。...与回归图中的二元性相似，您可以使用上面介绍的函数，也可以使用更高级别的函数 factorplot()，将这些函数与 FacetGrid() 相结合，通过这个图形的更大的结构来增加展示其他类别的能力。
基本信息 Seaborn是一个用Python制作统计图形的库。...一个分类变量将数据集分割成两个不同的轴(facet)，另一个分类变量确定每个点的颜色和形状。 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)。...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。...在可视化表示方面，jointplot()和pairplot()都有一些不同的选项，它们都是建立在类的基础上的，这些类允许更彻底地定制多个plot图形(分别是JointGrid和PairGrid)。
热力图 热力图（Heat Map）是数据的一种矩阵表示方法，其中每个矩阵元素的值通过一种颜色表示。不同的颜色代表不同的值，通过矩阵的索引将需要被对比的两项或两个特征关联在一起。...例如，在下面的二维密度图中，右边的刻度图用颜色表示每个点的概率。我们的数据出现概率最大的地方（也就是数据点最集中的地方），似乎在 size=0.5，speed=1.4 左右。...换而言之，你可以绘制并查看多个与某个变量或类别相关的变量的值。在蜘蛛网图中，一个变量相对于另一个变量的显著性是清晰而明显的，因为在特定的方向上，覆盖的面积和距离中心的长度变得更大。...如果你想看看利用这些变量描述的几个不同类别的对象有何不同，可以将它们并排绘制。在下面的图表中，我们很容易比较复仇者联盟的不同属性，并看到他们各自的优势所在！...但是如果我们看看拉达，我们可以看到其总得分为 413，这和阿柏怪、尖嘴鸟就具有较大差别了，所以它们在树状图中是被分开的！
不同的颜色代表不同的值，通过矩阵的索引将需要被对比的两项或两个特征关联在一起。热力图非常适合于展示多个特征变量之间的关系，因为你可以直接通过颜色知道该位置上的矩阵元素的大小。...例如，在下面的二维密度图中，右边的刻度图用颜色表示每个点的概率。我们的数据出现概率最大的地方（也就是数据点最集中的地方），似乎在 size=0.5，speed=1.4 左右。...换而言之，你可以绘制并查看多个与某个变量或类别相关的变量的值。在蜘蛛网图中，一个变量相对于另一个变量的显著性是清晰而明显的，因为在特定的方向上，覆盖的面积和距离中心的长度变得更大。...如果你想看看利用这些变量描述的几个不同类别的对象有何不同，可以将它们并排绘制。在下面的图表中，我们很容易比较复仇者联盟的不同属性，并看到他们各自的优势所在！...但是如果我们看看拉达，我们可以看到其总得分为 413，这和阿柏怪、尖嘴鸟就具有较大差别了，所以它们在树状图中是被分开的！
绘图只是一个简单的seaborn功能，如果你认为某些东西特别好看，也可以设置颜色映射。...它的seaborn的代码同样超级简单！这一次，我们将创建一个偏态分布。如果你发现某些颜色或阴影在视觉上效果更好，那么有非常多的可选参数都会使图看起来更清晰。...也就是说，你可以绘制并查看几个变量相对于单个变量或类别的值。由于面积和长度在该特定方向上变大，在蜘蛛图中，一个变量相对于其他变量的突出成图十分明显，因为在那个特定的方向上，面积和长度变得更大。...如果你想知道关于这些变量的几个类别是如何叠加的，你可以把它们并排画出来。在下图中，很容易比较复仇者（漫威英雄）的不同属性，看看他们的优势在哪里！（请注意，以下这些统计数据是随机设置的） ?...我们还设置了数据帧索引，以便我们可以正确地将其用作引用每个节点的列。最后，在Scipy中使用一行代码计算和绘制树！
当使用带有两种颜色的变量时，将split设置为 True 则会为每种颜色绘制对应半边小提琴。从而可以更容易直接的比较分布。...其二，当类标号给出时，可以使用散布图考察两个属性将类分开的程度。...通过为每个类别对这些曲线进行不同的着色，可以可视化数据聚类。属于同一类别的样本的曲线通常会更靠近在一起并形成较大的结构。...基本上，在平面上设置了一堆点。在我们的情况下，它们在单位圆上等距分布。每个点代表一个属性。...样本在平面上的沉降点（作用在样本上的力处于平衡状态）是绘制代表样本的点的位置。根据样本所属的类别，其颜色会有所不同。
Seaborn 是一个基于 Matplotlib 的 Python 数据可视化库，它提供了更简单的方式来创建各种统计图表，并且具有更好的美观度和默认设置。...可以使用 pip 进行安装：pip install seaborn导入库在使用 Seaborn 之前，需要导入相应的库：import seaborn as snsimport matplotlib.pyplot...示例 6：分面网格分面网格允许将数据分组显示在多个子图中，每个子图可以根据数据的不同特征进行分组。...示例 7：条形图条形图是一种常用的可视化工具，用于比较不同类别之间的数值。...='sex')plt.suptitle('Pairplot Example', y=1.02)plt.show()这将生成一个成对关系图，其中每个变量与其他变量两两组合，展示了它们之间的关系，并且通过颜色区分了不同性别的数据
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...分类数据统计估计图 有时候，我们不想展示分类数据下的分布，而是想展示每一类的集中趋势。seaborn 有两个主要的方法来展示这个，并且这些函数api与上面函数的用法是一样的。...条形图的特殊情况是当您想要显示每个类别的数量，而不是计算统计量。这有点类似于一个分类而不是定量变量的直方图。...另外，点图连接相同hue类别的点，比如male中的蓝色会连接female中的蓝色。...与回归图中的二元性相似，您可以使用上面介绍的函数，也可以使用更高级别的函数factorplot()，将这些函数与 FacetGrid() 相结合，通过这个图形的更大的结构来增加展示其他类别的能力。
这是为了找到两个数值变量的密度。例如，下面的图显示了在每个阴影区域有多少数据点。...在 QQ 图中，两个 x 轴值均分为 100 个相等的部分（称为分位数）。如果我们针对 x 和 y 轴绘制这两个值，我们将得到一个散点图。 散点图位于对角线上。这意味着样本分布是正态分布。...我们能从小提琴图中获得的另一个信息是密度分布。简单来说就是一个结合了密度分布的箱线图。我们将其与箱线图进行比较。 在小提琴图中，小提琴中间的白点表示中点。实心框表示四分位数间距 (IQR)。...在词云图中，所有单词都被绘制在特定的区域中，频繁出现的单词被高亮显示(用较大的字体显示)。有了这个词云，我们可以很容易地找到重要的客户反馈，热门的政治议程话题等。...import pandas as pd data=pd.read_csv('/work/android-games.csv') data.head() 我们统计每个类别的数据数量 data.category.value_counts
然而Python 在这方面显得有点落后，因为 matplotlib 并不是一个很好的可视化包。 Seaborn 是在 python 中创建静态绘图的一个很好的选择，但不具备交互能力。...图片来源：plotly Plotly 是一个 Python 库，用于创建交互式、出版级别的可视化绘图。...Plotly不仅具有 matplotlib及seaborn 所缺少的交互功能，还提供了更多种类的图表，例如： 统计类图表，如树状图、误差带、平行类别图等。 科学类图表，如等高线图、对数图等。...在 bar 函数中，我们将 x 轴设置为年份列，将 y 轴设置为人口列，将标记国家-颜色设置为印度-红色，中国-蓝色。 2....color：一个分类变量的列，它代表气泡的颜色。在我们的示例中，默认为每个大陆分配一种颜色。 log_x ：将 X 轴（人均 GDP）设置为对数刻度。 size_max：设置气泡的最大尺寸。
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