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。...基础语法： seaborn.boxenplot(x,y,hue,data,order,hue_order,orient,ax,**kwargs) x：x轴的数值列名（本实例中为season） y：y轴的数值列名...ax2.set_ylabel('') #取消y轴标签 ax2.set_title('Boxplot 1.5*IQR', font1) #普通箱型图，设置异常值范围为2*IQR(默认为1.75*IQR...将区间分为若干子区间，并计算每个子区间的频数，并用颜色填充。我们也称这样的统计图为二维二位频数分布直方图。 本实例中利用了matplotlib库的hist2d和hexbin方法绘制。...（数组或列表） y：y轴坐标数值（数组或列表） bins：在hist2d中，为区间数；在hexbin中为区间的划分方法，一般取'log' norm：颜色正则化方法 具体可参考： https://matplotlib.org
函数原型 seaborn.boxplot(x=None, y=None, hue=None, data=None, order=None, hue_order=None...False, ax=None, **kwargs) 参数解读 [表1] x,y,hue: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...color:matplotlib 颜色 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 saturation 饱和度：float dodge:bool 作用...：若设置为True则沿着分类轴，将数据分离出来成为不同色调级别的条带， 否则，每个级别的点将相互叠加 size:float 作用：设置标记大小(标记直径，以磅为单位) edgecolor:matplotlib...color，gray 作用：设置每个点的周围线条颜色 linewidth:float 作用：设置构图元素的线宽度 案例教程 import seaborn as sns import matplotlib.pyplot
seaborn在matplotlib的基础上进行开发，当然也继承了matplotlib的颜色梯度设置, 同时也自定义了一系列独特的颜色梯度。...该函数接受多种形式的参数 1. seaborn palette name 在seaborn中，提供了以下6种颜色梯度 1. deep 2. muted 3. bright 4. pastel 5. drak...3. husl and hsl palette seaborn支持通过色相，饱和度，明度来设置颜色，具体的是通过husl_palette和hsl_palette两个子函数来实现，用法如下 >>> fig...和matplotlib类似，添加后缀_r可以将颜色梯度反转 >>> sns.heatmap(data, cmap='rocket_r') >>> plt.show() 输出结果如下 ?...对于seaborn而言，其支持的色相，饱和度，亮度调色系统，大大扩展了颜色的范围，同时其内置的一些颜色梯度，也提供了优雅的可视化效果，兼顾了 灵活性和便利性。
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....ax.set_ylim(.5,2.8) #设置y轴刻度label ax.set_yticklabels([]) #设置x、y轴 fontdict1 = {"size":13,"color":"k",'...',width=6,height=4, dpi=900,bbox_inches='tight') plt.show()#显示图像 可以看出，在对boxplot进行定制化需求时，也只是对基本的填充颜色...注意，这里盒子的填充颜色选择了"灰色系"的颜色进行填充，这对学术图表是比较友好的，具体的颜色系可以参看下图 ： ? 建议大家在绘制学术图表时，多采用红色方框中的色系。...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
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。...内置的统计图形：Seaborn提供了一系列内置的统计图形，例如柱状图、箱线图、散点图、折线图等。这些图形不仅易于使用，还具有各种选项和参数，可以帮助你更好地展示和理解数据。...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。...tips, y="tip") # 等价 sns.boxplot(y=tips["tip"]) plt.show() 图片 同时指定x和y： In 49: sns.boxplot(data=tips,
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。 ?...在 Seaborn 中，我们使用 sns.boxplot(x=None, y=None, data=None) 函数。...鸢尾花可以分成 Setosa、Versicolour 和 Virginica 三个品种，在这个数据集中，针对每一个品种，都有 50 个数据，每个数据中包括了 4 个属性，分别是花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度...从图上你能看出，一共有 sepal_length、sepal_width、petal_length 和 petal_width4 个变量，它们分别是花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度。...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。
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 Seaborn 中，我们使用 sns.boxplot(x=None, y=None, data=None) 函数。...热力图是一种非常直观的多元变量分析方法，通过颜色就能直观地知道某个位置上数值的大小。 另外你也可以将这个位置上的颜色，与数据集中的其他位置颜色进行比较。...鸢尾花可以分成 Setosa、Versicolour 和 Virginica 三个品种，在这个数据集中，针对每一个品种，都有 50 个数据，每个数据中包括了 4 个属性，分别是花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度...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。
饼图 饼图可以很好的呈现每类数据所占总数据的比例情况 热力图 热力图是把数据用矩阵表示的形式，不同数据颜色不同，可以通过颜色直观的判断某个位置上的数值情况 雷达图 可以很好的显示一对多的关系，比如王者荣耀中的对局信息...可以看到，使用 seaborn 库，x 轴上的元素会自动被排序 pyecharts 实现折线图 from pyecharts.charts import Line line = Line() line.add_xaxis...条形图 matplotlib 实现条形图 matplotlib.pyplot.bar(x, height, width=0.8) x：x 轴的坐标值 height：y 轴的坐标值 width：条形的宽度...seaborn 实现条形图 seaborn.barplot(x=None, y=None, hue=None, data=None) x，y，hue：分别是两个坐标轴的名称和图例名称 data：传入的数据...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
（5）设置线条宽度 # library & dataset import seaborn as sns df = sns.load_dataset('iris') # Change line width...（8）修改箱型图颜色：基于corlorplatte # library & dataset import seaborn as sns df = sns.load_dataset('iris') #...（9）设置箱型图box plot颜色为选定的某一种颜色 import seaborn as sns df = sns.load_dataset('iris') sns.boxplot( x=df["species...（11）设置箱型图box plot颜色:高亮突出某一个分组 # Highlight a group import seaborn as sns df = sns.load_dataset('iris')...我们可以看出在Fri上，吸烟者和不吸烟者total_bill的差别很大。而在Thur上，吸烟者和不吸烟者total_bill的差别很小。
# 绘制花瓣宽度的箱线图plt.boxplot(iris_df['petal_width'])plt.ylabel('Petal Width')plt.title('Boxplot of Petal Width...添加标签和标题在绘制图形时，始终记得添加轴标签和标题，这有助于解释图形的含义和目的。...Seaborn风格Seaborn是一个建立在Matplotlib之上的库，提供了各种各样的美化图形的函数和工具。通过使用Seaborn的样式和调色板，我们可以轻松地创建具有专业外观的图形。...import seaborn as sns# 设置Seaborn风格sns.set_style('whitegrid')# 绘制花瓣长度和花瓣宽度的散点图plt.scatter(iris_df['petal_length...style)')plt.show()自定义颜色和标记除了使用预定义的颜色和标记之外，我们还可以自定义颜色和标记，以匹配特定的需求或品牌标识。
在seaborn中，有几种不同的方法来可视化涉及分类数据的关系。类似于relplot()和scatterplot()或lineplot()之间的关系，有两种方法来创建这些图。...color：指定所有元素的颜色。 palette：指定颜色调色板。 hue_norm：指定颜色标准化。 legend：设定是否显示图例。 legend_out：设定图例是否放在绘图外。...color：指定所有元素的颜色。 palette：指定颜色调色板。 hue_norm：指定颜色标准化。 legend：设定是否显示图例。 legend_out：设定图例是否放在绘图外。...实际上在seaborn中有两种不同的分类散点图，第一种是stripplot()，stripplot()是catplot()中默认的“kind”，它使用的方法是用少量的随机“抖动jitter”来调整点在分类轴上的位置...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。
在Matplotlib库的基础上，提供了更为简便的API和更为丰富的可视化函数，使得数据分析与可视化变得更加容易。 Seaborn的设计哲学是以美学为中心，致力于创建最佳的数据可视化。...这里在x轴上使用花瓣长度，在y轴上使用花瓣宽度。...小提琴形状表示数据的核密度估计，形状在每个点的宽度表示该点的数据密度。 这里使用x轴表示物种，y轴表示花瓣长度。...热力图 热力图是数据的二维可视化表示，使用颜色来显示变量的值。 热力图经常用于显示数据集中的各种变量的关联关系，使用corr方法来实现。...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.
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。...除了颜色之外，还可以使用不同的散点图标记来使黑色和白色的图像更好地绘制。 您还可以完全控制所用的颜色： ?...重要的是要注意，你也可以直接使用 boxplot() 和 FacetGrid 来制作这个图。...matplotlib 颜色 palette 调色板 seaborn 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
可通过花萼长度，花萼宽度，花瓣长度，花瓣宽度4个属性预测鸢尾花卉属于（Setosa，Versicolour，Virginica）三个种类中的哪一类”。...导入库 读取数据 数据字段介绍： sepal_length:花萼长度，单位cm sepal_width:花萼宽度，单位cm petal_length:花瓣长度，单位cm petal_width:花瓣宽度...一个简单的解决办法就是用在stripplot的基础上绘制抖动图(jitterplot)，仅沿着类别坐标轴的方向去随机微调整点的位置，显示出分布情况。...Swarmplot另一个解决stripplot中点重叠的办法就是绘制swarmplot,它的本质就是用通过算法，在类别坐标轴的方向上去‘延展’绘制这些原本重合的点。...与此同时，也可以组合swarmplot和boxplot或violinplot去描述quantitative变量。
seaborn 如果要修改X和Y轴的参数需要这样写代码 df中的参数名字和lineplot中的参数的一一对应的，同时lineplot中的year就是x轴的名字，money就是y轴的名字 df = pd.DataFrame...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 箱型图： 它可以帮我们分析出数据的差异性、离散程度和异常值等。...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(
ax=None, **kwargs) 参数解读 [table1] x,y,hue: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...float类型，True/1 作用：当数据重合较多时，用该参数做一些调整，也可以设置间距 如，jitter = 0.1 (通俗讲，就是让数据分散开) dodge:bool 作用：若设置为True则沿着分类轴，...color:matplotlib 颜色 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 size:float 作用：设置标记大小(标记直径，以磅为单位) edgecolor...:matplotlib color，gray 作用：设置每个点的周围线条颜色 linewidth:float 作用：设置构图元素的线宽度 案例教程 import seaborn as sns import...在箱图上绘制分簇散点图 """ sns.boxplot(x="tip", y="day", data=tips, whis=np.inf) sns.swarmplot(x="tip", y="day"
亚组通过不同的颜色进行区分。...x和y轴等比例 ax.axis('equal') # 画饼图 mypie, _ = ax.pie(group_size, radius=1.3, labels=group_names, colors=[...适用： 直方图是以矩形的长度表示每一组的频数或数量，宽度则表示各组的组距，因此其高度与宽度均有意义，利于展示大量数据集的统计结果。...面积图 它由线和轴之间的区域表示。面积与其代表的数量成正比。 这些是面积图的类型： 简单面积图 I在此图表中，彩色段彼此重叠。它们被放置在彼此之上。 堆积面积图 在此图表中，彩色段彼此堆叠在一起。...我们一起学习了 plotly 和 seaborn 中的代码来生成这些图。为了更好地理解，介绍了在 plotly 和 seaborn 中使用哪些方法和属性来生成这些图。
import networkx as nx import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # For c...
一个FacetGrid可以与多达三个维度可以得出：row，col，和hue。前两个与得到的轴阵列有明显的对应关系; 将色调变量视为沿深度轴的第三个维度，其中不同的级别用不同的颜色绘制。...箱图可看离群值 # Boxplot sns.boxplot(x='Increase_Decrease', y=dataset['Close'], data...其外围的曲线宽度代表数据点分布的密度，中间的箱线图则和普通箱线图表征的意义是一样的，代表着中位数、上下分位数、极差等。细线代表 置信区间。...热力图的右侧是颜色带，上面代表了数值到颜色的映射，数值由小到大对应色彩由暗到亮。 pairplot看特征间的关系 seaborn中pairplot函数可视化探索数据特征间的关系。...此类将数据集中的每个变量映射到多轴网格中的列和行。可以使用不同的axes-level绘图函数在上三角形和下三角形中绘制双变量图，并且每个变量的边际分布可以显示在对角线上。
['A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C', 'C', 'C', 'C'], 'Value': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]})# 创建箱线图sns.boxplot...，颜色和样式分别表示是否吸烟。...（星期几），y 轴表示总账单的平均值，不同性别用不同颜色表示。...，y 轴表示小费，不同性别的数据用不同的颜色表示，并且展示了线性模型的拟合线及其置信区间。...()这将生成一个分类箱线图，其中 x 轴表示不同的天，y 轴表示总账单，不同性别的数据用不同的颜色和箱线表示。
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