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?...与Matplotlib的低级接口相比，Seaborn具有高级接口。 为什么应该使用Seaborn而不是matplotlib?...相信我，这在数据科学中不是一件容易的事。 如果Matplotlib"试图让简单的事情变得简单，而让困难的事情变得可能"，那么seaborn也尝试让一组定义良好的困难事情变得简单。...——迈克尔·瓦斯科姆(Seaborn的创始人) 在matplotlib中有几个(很大的)限制是Seaborn已经修复的: Seaborn提供了大量的高级接口和自定义主题，而matplotlib没有这些接口...，因为很难确定哪些设置使图表更吸引人 Matplotlib函数不能很好地处理数据流，而seaborn可以 这第二点在数据科学中很突出，因为我们经常使用数据模型。
formatter：设定文本标签的格式。 orient：设置图像的方向。 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。...formatter：设定文本标签的格式。 orient：设置图像的方向。 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。...这种图有时被称为“蜂群”，并通过在catplot()中设置kind="swarm"来激活swarmplot()在seaborn中绘制: sns.catplot(data=tips, x="day", y...In seaborn, it’s easy to do so with the countplot() function: 条形图的一个特殊情况是，当您希望显示每个类别中的观察数，而不是计算第二个变量的统计数据时...这类似于分类变量的直方图，而不是定量变量。
Matplotlib、Seaborn 和 Plotly 常用函数的大全Python绘图库函数大全在数据可视化过程中，Matplotlib、Seaborn 和 Plotly 是常用的库。...() 设置X轴标签 plt.xlabel('X Axis Label') plt.ylabel() 设置Y轴标签...ax.set_title('Subplot Title') ax.set_xlabel() 设置子图的X轴标签 ax.set_xlabel...() 设置颜色调色板 sns.set_palette("muted") sns.despine...每个库都有其独特的功能和优点：Matplotlib：强大而灵活，适合基础图形的绘制。Seaborn：简洁易用，适合绘制统计图形。Plotly：适合绘制交互式图形，适用于动态数据展示。
而柱状图的色调、坐标轴的字体大小也都有一些变化。...剩下的 font=’ ’ 用于设置字体，font_scale= 设置字体大小，color_codes= 不使用调色板而采用先前的 ‘r’ 等色彩缩写。...Seaborn 中的 API 分为 Axes-level 和 Figure-level 两种：Axes-level 的函数可以实现与 Matplotlib 更灵活和紧密的结合，而 Figure-level...（2）核密度估计图 kdeplot 当然，kdeplot 可以专门用于绘制核密度估计图，其效果和 distplot(hist=False) 一致，但 kdeplot 拥有更多的自定义设置。...除此之外，Seaborn 官方文档 中还有关于 样式控制 和 色彩自定义 等一些辅助组件的介绍。对于这些 API 的应用没有太大的难点，重点需要勤于练习。
本文内容框架 Seaborn简介 Matplotlib虽然提供了丰富而强大的接口用于数据的可视化，但在展现多类数据关系时，需要较多数据处理过程，语句就变得繁琐，因此seaborn针对这类需求，基于matplotlib...可视化效果图 seaborn对pandas数据结构的支持非常好，能充分利用DataFrame的特点而不需要做格式转换。...如Q1对应黄色，Q2对应青色？...catplot参数： •data、x、y：分别对应数据集、x轴对应值、y轴对应值，x会默认是一个分类变量，不是连续的数值；•hue：色调，将数据列映射到颜色；•orient：水平方向还是垂直方向上的分类...seaborn目前是0.10.1版本，例子和API文档都还不够丰富，如很多绘图的API只有一段文字说明，没有绘制效果的例子；又如catplot的文档在最上面列出了hue，在详细解释部分没有hue。
许多seaborn函数可以自动执行必要的统计估计来回答这些问题： ?...在seaborn中有几种专门的绘图类型，这些类型已针对可视化此类数据进行了优化。他们可以通过访问catplot()。...不是设置整体图形大小，而是通过每个面的大小来参数化图形级函数。而不是设置每个面的高度和宽度，您可以控制高度和纵横比（宽高比）。...自定义绘图外观 绘图功能尝试使用良好的默认美学并添加信息标签，以便它们的输出立即有用。但默认情况只能到目前为止，创建一个完全抛光的自定义绘图将需要额外的步骤。可以进行多个级别的额外定制。...我们上面使用的“fmri”数据集说明了整齐的时间序列数据集如何在不同的行中包含每个时间点： 学科 时间点 事件 区域 信号 0 S13 18 STIM 顶叶 -0.017552 1 S5 14 STIM
，而不是替代物。...sepal_length", y="sepal_width", hue="species", truncate=True, height=5, data=iris) # 使用自定义轴标签...# 设置主题风格 sns.set(style="darkgrid") # 加载titanic dataset df = sns.load_dataset("titanic") # 制作具有性别色彩的自定义调色板...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。...他们尤其善于表现交互作用：一个分类变量的层次之间的关系如何在第二个分类变量的层次之间变化。连接来自相同色调等级的每个点的线允许交互作用通过斜率的差异进行判断，这比对几组点或条的高度比较容易。
散点图 Scatter plots 首先可以引入seaborn中自带事例子数据集“tips”,这个数据集的属性有： 时间数据 week。...其实seaborn中有很多画散点图的方法其中一种是scatterplot()，使用方法是把数据集中的集合分配给方法中的属性,这样不同集合就会使用散点图中不同属性的样式展示出来如下面实例中的色调属性hue...获取了数据集中的smoker集合,这样集合中的数据差异就可以通过色调的不同展示出来,其他同理。...同时显示多了图表 用到relplot的属性是col和col_wrap自动分行，同理也可以用row属性设置列。...); 点状图可以设置的属性也有很多,比如线的样式,点的样式等等 sns.catplot(x="class", y="survived", hue="sex", palette=
我们可以通过将kind参数设置为“kde”来创建kde图。...Catplot 使用catplot函数创建分类图，如箱形图、条形图、带状图、小提琴图等。总共有8个不同的分类图可以使用catplot函数生成。 箱形图用中位数和四分位数表示变量的分布。...catplot功能下的另一种类型是小提琴图。这是一种plto和kde的组合。因此，它提供了一个变量分布的概述。 例如，我们可以为前面示例中的strip plot所使用的列创建小提琴图。...总结 relplot、displot和catplot函数可以生成14个不同的图，这些图几乎涵盖了我们在数据分析和探索中通常使用的所有可视化类型。 这些函数提供了一个标准的语法，这使得掌握它们非常容易。...此外，自定义绘图的参数也是相同的。 在某些情况下，我们需要使用不同类型的图表。但是我们需要的大部分都在这三个函数的范围内。
函数原型 seaborn.barplot(x=None, y=None, hue=None, data=None, order=None, hue_order=None...表示置信区间的线条颜色 errwidth:float 作用：表示误差线的厚度 capsize:float 作用：表示误差线上"帽"的宽度(误差线上的横线的宽度) dodge:bool 作用：使用色调嵌套时...案例教程 import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt # 设置样式风格 sns.set(style="darkgrid") # 构建数据...构建数据 tips = sns.load_dataset("tips") """ 案例7： 设置ci="sd" 显示观测值的标准偏差而不是置信区间 """ sns.barplot(x="day", y...构建数据 tips = sns.load_dataset("tips") """ 案例13： 使用catplot()实现barplot()的效果(通过指定kind=bar) """ sns.catplot
如果您喜欢matplotlib的默认设置，或者喜欢不同的主题，可以跳过这一步，仍然使用seaborn绘图函数。 3....如果您的数据集以这种方式组织，您将从seaborn中获得最大的好处，下面将对此进行更详细的说明 4. 我们绘制了具有多个语义变量的分面散点图。...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。...或者你可以在每个嵌套的类别中显示唯一的平均值和它的置信区间: sns.catplot(x="day", y="total_bill", hue="smoker", kind="bar...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。
想使用您品牌的调色板而不必每次都指定十六进制代码吗？要对所有图表标签使用 Comic Sans 字体吗？寻求专业库的帮助吧。...可以很方便地自定义调色板。例如， CB91 字体的背景通过一组预定义的颜色代码进行设置。 ?...坐标轴调整 Seaborn 是一个以 Matplotlib 为基础的库，可以通过一两行代码创建更复杂的图表类型（如 Heatmaps、Violins 和 Joint Plots）。...，Matplotlib/Seaborn 还可以对以下内容进行设置。...(left=True, bottom=True) 柱状图上的数字标签：这是软件包中真正应该提供的功能，您可以使用 for looping 和 Matplotlib 的 .text（）方法将数字标签添加到柱状图列的顶部
应该把Seaborn视为matplotlib的补充，而不是替代物。同时它能高度兼容numpy与pandas数据结构以及scipy与statsmodels等统计模式。...seaborn 5种内置风格与matplotlib绘图风格对比 相比matplotlib绘图风格，seaborn绘制的直方图会自动增加空白间隔，图像更为清爽。...而不同seaborn风格间，则主要是绘图背景色的差异。 2. ...figure-level接口catplot，catplot与其他分类数据绘图接口的关系相当于lmplot与regplot的关系；同时catplot中还可通过kind参数实现前面除countplot外的所有绘图接口...catplot catplot=category+plot，用其实现分类条件下小提琴图。
和 NumPy, SciPy, Pandas, Matplotlib 一样，要用 Seaborn，首先引用其库并起别名为 sns。(好奇为什么大家惯用 sns，而不是 sb？)...本帖目录如下： 目录 第一章 - 深度了解 Seaborn 1.1 鸢尾花识别 1.2 无标签的图 1.3 有标签的图 1.4 设置色板 1.5 设置标记...此外，这样的表给不了太多有用信息，除非我们知道数据应该在一个特定的范围 (如萼片长度的最小值是 0.055, 和它其他指标如均值和几个百分位数都不是量纲的，很有可能是测量错误)。...你说表中这些数字看起来是不是很枯燥，为什么不用直观的图呢？现在 seaborn 可以派上用场了。...1.3 带标签的图 如果我们知道数据标签 (有监督学习里的分类问题)，那么画出来的「配对图」是多色调的，只需把 hue 变量设置成 DataFrame 数据里的标签名。
注意 请注意，索引名称"state"和"color"不是行标签（frame.index值）的一部分。...在此格式中，单个值由表中的一行表示，而不是每行多个值。...设置标题、轴标签、刻度和刻度标签 为了说明如何自定义坐标轴，我将创建一个简单的图和一个随机漫步的绘图（参见用于说明 xticks 的简单绘图（带有默认标签））： In [40]: fig, ax = plt.subplots...ax.annotate方法可以在指定的 x 和 y 坐标处绘制标签。我们使用set_xlim和set_ylim方法手动设置绘图的起始和结束边界，而不是使用 matplotlib 的默认值。...hue="time", data=tips, orient="h") 图 9.20：每日和时间的小费百分比 请注意，seaborn 自动更改了图表的美学特征：默认颜色调色板、图表背景和网格线颜色。
坦白讲，当时我不是很了解 Matplotlib，也不懂如何在我的工作流中高效使用 Matplotlib。...在 R 使用 ggplot 就可以生成相当不错的图，而 Matplotlib 相对来说有点丑。好消息是 Matplotlib 2.0 中的样式好看了很多，你可以用最小的努力生成可视化。...最后，我不是说你应该逃避其他优秀选项，如 ggplot（又名 ggpy）、bokeh、plotly 或 altair。...开始 下面主要介绍如何在 pandas 中创建基础的可视化以及使用 Matplotlib 定制最常用的项。了解基础流程有助于更直观地进行自定义。...自定义图表 如果你对该图表的重要部分都很满意，那么下一步就是对它执行自定义。一些自定义（如添加标题和标签）可以使用 pandas plot 函数轻松搞定。但是，你可能会发现自己需要在某个时刻跳出来。
通过seaborn绘制多样化的条形图 seaborn主要利用barplot绘制条形图，可以通过seaborn.barplot[1]了解更多用法 修改参数 import seaborn as sns import..."total_bill", hue="smoker", data=tips, errorbar=None, palette=colors) plt.show() # 分组/子分组条形图 sns.catplot...x刻度名称颜色，自定义旋转 plt.xlabel('category', fontweight='bold', color = 'orange', fontsize='18') # 自定义x标签 plt.yticks...plt.show() 分组条形图 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 宽度设置 barWidth = 0.25 # 自定义数据...、颜色') fig.tight_layout() # 自动调整间距 plt.show() 分组条形图 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as
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