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数据可视化(5)-Seaborn系列 | 柱状图countplot()

柱状图 seaborn.countplot()计数图、柱状图 解析：使用条形图(柱状图)显示每个分类数据中的数量统计 函数原型 seaborn.countplot(x=None, y=None, hue...可选： x,y,hue：数据变量的名称(如上表，date,name,age,sex为数据字段变量名) 用于绘制数据的输入 data: DataFrame,数组或数组列表 用于绘图的数据集，如果x和y不存在...(垂直或水平,即横向或纵向)，这通常可以从输入变量的dtype推断得到 palette：调色板名称,list列表，dict字典 用于对变量调不同级别的颜色 saturation(饱和度)：float...用于绘制颜色的原始饱和度的比例，如果希望绘图颜色与输入颜色规格完美匹配， 则将其设置为1 dodge:bool 使用色调嵌套时，是否应沿分类轴移动元素。...countplot()的统计效果，必须设置kind="count" 当要对其他分类变量进行分组时，使用catplot()比直接使用FacetGrid更加安全 """ sns.catplot(x="class

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    Python-Seaborn 17个超好看图表绘制

    提供显示条件 %matplotlib inline #在Jupyter中正常显示图形 导入数据 #Seaborn内置数据集导入 dataset = sns.load_dataset('dataset...， 涉及到数据、颜色、坐标轴、以及具体图形的一些控制变量， 基本的一些参数包括'x'、'y'、'data'，分别表示x轴，y轴， 以及选择的数据集。...,ax=axes[0]) #style参数通过不同的颜色和标记显示分组变量 sns.scatterplot(x="用料数", y="评分",hue="难度",style='难度',data=df,ax...fig,axes=plt.subplots(1,2,figsize=(10,6)) #设置hue参数，对x轴的数据进行细分 sns.barplot(x='菜系',y='评分',color="salmon...计数条形图:countplot #语法 ''' seaborn.countplot(x=None, y=None, hue=None, data=None, order=None, hue_order=

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    seaborn从入门到精通03-绘图功能实现02-分类绘图Categorical plots

    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...设置为0将小提琴的范围限制在观察到的数据范围内(即，与ggplot中的trim=True具有相同的效果。...对于其他应用程序，与其显示每个类别内的分布，不如显示值的集中趋势的估计值。Seaborn有两种主要方式来显示这些信息。重要的是，这些函数的基本API与上面讨论的相同。...在seaborn中，使用countplot()函数很容易做到这一点: sns.catplot(data=titanic, x="deck", kind="count", palette="ch:.25...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。

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    14个Seaborn数据可视化图

    import seaborn as sns sns.countplot(df['Pclass']) ? 图7:是否幸存和' P-class '的计数图。 c.箱型图 这是一个总结图。...import seaborn as sns #For plot 1 sns.countplot(df['Pclass'])#For plot 2 sns.boxplot(y = df['Age'], x...图12:关联矩阵 虽然只有49个值，但要读取每个值似乎非常困难。因为我们遍历数以千计的特征。 所以，让我们尝试实现一些颜色编码，这会大大简化模型。...聚类图使用层次聚类来形成不同的集群。 网格 网格图为我们提供了对可视化的更多控制，并通过一行代码绘制各种各样的图形。...图17为男女乘客身份证与年龄的线性回归拟合。 总结 在本文中，我们看到了14种使用seaborn的可视化技术。 我相信数据可视化增强了我们对数据解释的理解和潜力。

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    Python Seaborn (5) 分类数据的绘制

    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。...当然也可以传入 hue 参数添加多个嵌套的分类变量。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。...（未禾：这是多么令人愉悦的事情） 条形图 最熟悉的方式完成这个目标是一个条形图。 在 Seaborn 中 barplot() 函数在完整数据集上运行，并显示任意估计，默认情况下使用均值。...这类似于分类而不是定量变量的直方图。在 Seaborn 中，使用 countplot() 函数很容易绘制： 备注：函数将默认使用 count 参数作为 x/y 中未传的一组维度 ?...可以使用上面讨论的所有选项来调用 barplot() 和 countplot()，以及在每个函数的详细文档中的其他选项： ? 点图 pointplot() 函数提供了可视化相同信息的另一种风格。

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    数据分析实战—北京二手房房价分析

    数据源：博主通过爬虫采集的链家全网北京二手房数据 数据初探 首先导入要使用的科学计算包numpy,pandas,可视化matplotlib,seaborn,以及机器学习包sklearn。...使用了pandas的网络透视功能 groupby 分组排序。区域特征可视化直接采用 seaborn 完成，颜色使用调色板 palette 参数，颜色渐变，越浅说明越少，反之越多。...在Renovation和Elevator的分类条件下，使用 FaceGrid 分析 Year 特征，观察结果如下： 整个二手房房价趋势是随着时间增长而增长的； 2000年以后建造的二手房房价相较于2000...可以看到，6层二手房数量最多，但是单独的楼层特征没有什么意义，因为每个小区住房的总楼层数都不一样，我们需要知道楼层的相对意义。...所以楼层是一个非常复杂的特征，对房价影响也比较大。 总结 本次分享旨在让大家了解如何用Python做一个简单的数据分析，对于刚刚接触数据分析的朋友无疑是一个很好的练习。

    1.9K30

    seaborn分类变量的汇总展示

    所谓分类变量的汇总展示，就是根据分类变量对样本进行分组，然后展示每一组的分布，适合多组数据的横向比较。...在seaborn中，通过了柱状图，箱体图，小提琴图等多种可视化形式，来展示不同组数据的异同，具体的函数列表如下 1. stripplot, 2. swarmplot 3. boxplot 4. violinplot...5. boxenplot 6. pointplot 7. barplot 8. countplot 1. stripplot 该函数绘制的是扰动的散点图，基本用法如下 >>> df = pd.read_csv...8.countplot 该函数统计每个组别下的样本个数，用柱状图展示，基本用法如下 >>> sns.countplot(data=df, x="day", hue="sex") >>> plt.show...对于分类变量的比较和展示，seaborn提供了多种可视化方式，而且内置了统计功能，我们只需要体用数据，就可以直接得到美观的统计图表了，非常的便利。

    1.3K21

    ​再见 Seaborn！Altair 数据可视化已超神

    虽然 Matplotlib 库在语法风格上是命令式的，但 Altair 和 Seaborn 库在方法上都是声明式的，即用户只需要指定要做什么，机器决定它的部分。...为了进行比较，我们将使用这两个库创建相同的可视化集，并得出结论，在易用性、语法、可视化外观和样式以及自定义可视化的能力方面，一个库是否比另一个具有明显优势。...这是计数图的语法 Seaborn 我们使用 FacetGrid 命令根据变量"origin"在网格上显示多个图。...我们可以通过调整 bin 大小在 Seaborn 中获得相同的图。...为了在 Altair 中设置交互式图表，我们定义了一个具有"interval"类型选择的选择，即在图表上的两个值之间。然后我们使用之前定义的选择定义列的活动点。

    9.6K30

    数据可视化(3)-Seaborn系列 | 折线图lineplot()

    可选：下面均为可选 x,y：数据中变量的名称; hue:数据中变量名称(比如：二维数据中的列名) 作用：对将要生成不同颜色的线进行分组，可以是分类或数据。...size:数据中变量名称(比如：二维数据中的列名) 作用：对将要生成不同宽度的线进行分组，可以是分类或数据。...hue_norm:tuple或Normalize对象 sizes:list dict或tuple类型 作用：设置线宽度，当其为数字时，它也可以是一个元组，指定要使用的最大和最小值，会自动在该范围内对其他值进行规范化...units:对变量识别抽样单位进行分组，使用时，将为每个单元绘制一个单独的行。...estimator:pandas方法的名称或回调函数或者None 作用：用于在同一x水平上聚合y变量的多个观察值的方法，如果为None，则将绘制所有观察结果。

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    数据可视化基础与应用-04-seaborn库从入门到精通03

    绘图时，里面的参数是众多的，但是不用担心，大部分参数是相同的，只有少部分存在差异，有些通过对单词的理解就可知道其含义，这里我只根据每个具体的图形重要的参数做一些解释，并简单的介绍这些常用参数的含义。...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。...所以还可以通过将第二个变量分配给col或row而不是(或加上)hue来在单独的子图中绘制每个单独的分布。...This is built into displot(): 显示边际分布的一种不那么突兀的方法是使用“地毯”图，它在图的边缘添加一个小标记来表示每个单独的观察结果。

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    【干货原创】介绍一个Python模块，Seaborn绘制的图表也能实现动态交互

    ，则会在输入框中出现个下拉框，如下所示 interact(f_2, x=["Hello World", "你好"]) output 和seaborn之间的结合 然后我们来看看该模块和seaborn之间的结合...，代码如下 import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline g = sns.countplot(data...="Select a column") @interact(column=dd) def draw_countplot(column): g = sns.countplot(data = df...def draw_countplot(column, hue): g = sns.countplot(data = df, x=column, hue=hue) ## X轴方向的标记会旋转...，那我们在输入框的同时加入一个滑动条，对应的是输入的参数是整型或者是浮点数时 ## 两个输入框还有一个滑动条 dd1 = widgets.Dropdown(options=numeric_columns

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    绘制标准化特征曲线

    #以下均为可选项： x,y：数据中变量的名称; hue:数据中变量名称(比如：二维数据中的列名)，对将要生成不同颜色的线进行分组，可以是分类或数据。...style:数据中变量名称(比如：二维数据中的列名)，对将生成具有不同破折号、或其他标记的变量进行分组。 palette:调试板名称，列表或字典类型，设置hue指定的变量的不同级别颜色。...hue_norm:tuple或Normalize对象 sizes:list dict或tuple类型，设置线宽度，当其为数字时，它也可以是一个元组，指定要使用的最大和最小值，会自动在该范围内对其他值进行规范化...units:对变量识别抽样单位进行分组，使用时，将为每个单元绘制一个单独的行。...estimator:pandas方法的名称或回调函数或者None，用于在同一x水平上聚合y变量的多个观察值的方法，如果为None，则将绘制所有观察结果。

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    Seaborn从零开始学习教程（四）

    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...在这基础上，也可以通过 hue 参数加入另一个嵌套的分类变量，而且嵌套的分类变量可以以不同的颜色区别，十分方便。...在提琴图内，也可以使用 inner 参数以横线的形式来展示每个观察点的分布，来代替箱型的整体分布： sns.violinplot(x="day", y="total_bill", hue="sex",...条形图 我们最熟悉的方式就是使用一个条形图。 在Seaborn中 barplot() 函数会在整个数据集上显示估计，默认情况下使用均值进行估计。...在Seaborn中，使用 countplot() 函数很轻易的完成： sns.countplot(x="deck", data=titanic, palette="Greens_d"); ?

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    Seaborn-让绘图变得有趣

    散点图 当想要显示两个要素或一个要素与标签之间的关系时，散点图很有用。这非常有用，因为还可以描述每个数据点的大小，为它们涂上不同的颜色并使用不同的标记。看看seaborn的基本命令是做什么的。...然后，将scatterplot命令更新为每个数据点的大小基于median_house_value，颜色使用hue基于ocean_proximity和标记使用style基于基于ocean_proximity...这在分类问题中非常有用，在分类问题中，要查看各种类的大小是否相同。但是，由于这不是分类数据，并且只有一个分类列，因此决定使用它。...seaborn中的地块也可以text使用来添加到每个条annotate。在仔细查看数据集时，发现缺少许多元数据信息。...带群图的箱形图 箱形图将信息显示在单独的四分位数和中位数中。与swarm图重叠时，数据点会分布在其位置上，因此根本不会重叠。

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