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...4、柱状图 柱状图用于反映离散特征中不同特征值的数目 1、使用Seaborn中的.countpolt()绘制柱状图 sns.countplot(x="day", data=tips) ?...2、使用两个离散变量做柱状图 sns.countplot(x="day", hue="sex", data=tips) ?...4、n_levels设置层数，cmap设置颜色 sns.kdeplot(tips["total_bill"],tips['tip'], n_levels=30, cmap="Purples_d") ?...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
例如：折线图、散点图、柱状图、直方图、核密度图和小提琴图等。 提高学生动手实践能力。案例中使用Python中的两个常用可视化工具Matplotlib和Seaborn，提高学生绘制常用图表的实践能力。...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。...我们通过每个点的颜色来展示不同月份的收盘价格与成交量的分布，使用更多的参数对此散点图进行美化。...尾注 在Seaborn同样可以设置颜色等成分，具体可以参考Seaborn官网更多颜色等参数设置的介绍。...Matplotlib和Seaborn的设置有很多，可以得到不同的效果，大家需要多加练习，从而掌握美观的绘图方法。
在Python数据可视化领域，知名度最高的当属 matplotlib，但此库存在操作复杂的问题。基于此，seaborn简化了操作流程而闻名，尽管其使用方式仍存在一些缺点。...再看一个例子： 现在不需要拟合线，并且希望把散点按不同的地区查看。 按不同地区查看，不就是要每个地区有单独的颜色吗？代码显然已经了： 行2：颜色映射到 区域 列 就这么简单。...现在我们是真的理解了它的机制，不过，我们可是希望上面仍然只有一条拟合线，表示整体的拟合呀。 不怕，每个图层都可以覆盖掉 Poly 定义的映射。 是不是感觉一下子就学会了！？ 再看一些例子，加深印象。...做一个区域的销售额的柱状图： 别急，你觉得对吗？ 如果你执行上面的代码，就会发现作图时间很长。注意上图左下角，我这边足足执行了16秒。图也有点奇怪。...就是用这8行数据画柱状图。显然，同一个区域有两个柱子，并且重叠起来。 怎么解决？很简单，让它们每行数据的x轴位置一个往左，另一个往后移动一下，不就可以了吗？ 这也是一种数据操作。
现在只要一行代码，即可完成柱状图的绘制df.plot.bar() ? 同样是这个图，如果使用Matplotlib制作的话?...更多图表，一览Pandas强大 下面我们继续看看，一行pandas代码能做出哪些常用的图！ 堆叠柱状图，添加一个参数即可df.plot.barh(stacked=True) ?...制作子图可以吗？ 只需要设置subplots=True就行了，子图位置、大小调整方式和Matplotlib设置一样！...import seaborn as sns sns.set_palette("magma", 8) ? 上面是我常用的几种配色，更多的颜色搭配你可以在seaborn相关文档中找到并使用！...但本文的目的并不是让你彻底放弃Matplotlib，在使用pandas绘图时很多参数设置都需要参考Matplotlib，所以我们应该在点亮这项技能后，能根数据和场景的不同，选择一个最合适的工具来完成可视化
大部分pandas的绘图方法，接收可选的ax参数，该参数可以是一个matplotlib子图对象。这使你可以更为灵活的在网格布局中放置子图。...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9-15 水平柱状图和垂直柱状图 选项color='k'和alpha=0.7将柱子的颜色设置为黑色，并将图像的填充色设置为部分透明。...▲图9-20 根据星期几数值和时间计算的小费百分比 请注意seaborn自动改变了图表的美观性：默认的调色板、图背景和网格线条颜色。...▲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]:
为了区分点，scatter()提供了参数设置不同点的颜色及大小，其中s参数指定大小，c参数指定颜色，随机为这200个点分配不同的大小及颜色，代码如下。...在进行聚类、分类分析中，通常会将不同类型的数据标识成一组（类标），而对应的可视化操作也是将散点图绘制成不同的颜色或形状。下面代码即是分成三种不同类型的点集。...；width设置柱状图之间的间隔宽度，即0.35；最后设置颜色类标。...Pandas的DataFrame提供的plot()函数设置参数绘制不同类型图形，第一张为北京市房价数据对应的柱状图（bar），第二张为贵阳市的横向柱状图（barh），第三张显示上海市房价数据对应的折线图...从图中可以对比五个城市2002年到2014年的商品房价信息，并采用不同颜色进行区分。 如果想对比不同子图，可以利用参数subplots绘制DataFrame中每个序列对应的子图。
在本文中，我们将介绍10个示例，以掌握如何使用用于Python的Seaborn库创建发行图。对于示例，我们将使用Kaggle上可用的墨尔本住房数据集中的一个小样本。...Seaborn的离散函数允许创建3种不同类型的分布区，分别是: 柱状图 Kde(核密度估计)图 Ecdf图 我们只需要调整kind参数来选择plot的类型。 示例1 第一个例子是创建一个基本直方图。...例如，类型列有3个类别，分别是h(房屋)、t(联排房屋)和u(单位)。我们可能需要分别检查每款的分布情况。 一种选择是在相同的可视化中用不同的颜色显示它们。我们只需要将列的名称传递给hue参数。...这个图为我们提供了2条信息: 每个类别的大小与房屋的数量有关。h类是最大的一类。 每类房屋的价格分布。 示例5 另一个检查每个类别分布的选项是创建单独的子图。...给定列中的每个类别都有一个子图。
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。...Rating栏的条形图 与饼图类似，我们也可以定制柱状图，使用不同的柱状图颜色、图表标题等。 3.散点图 到目前为止，我们只处理数据集中的一个数字列，比如评级、评论或大小等。...4.配对图 当我们想要查看超过3个不同数值变量之间的关系模式时，可以使用配对图。例如，假设我们想要了解一个公司的销售如何受到三个不同因素的影响，在这种情况下，配对图将非常有用。...使用Seaborn的配对图 对于非对角视图，图像是两个数值变量之间的散点图 对于对角线视图，它绘制一个柱状图，因为两个轴(x,y)是相同的。 5.热力图 热图以二维形式表示数据。...Seaborn还支持其他类型的图形，如折线图、柱状图、堆叠柱状图等。但是，它们提供的内容与通过matplotlib创建的内容没有任何不同。
•style：映射不同的散点形状，圆形、三角形、十字等，容易想到ax.plot()里的标记字符fmt；•palette：调色板，指定hue的颜色映射用；•size：映射散点的大小；•sizes：控制散点大小的范围...从本文的示例代码能看到的是，seaborn大部分都只需要调用一个函数，传参出图不墨迹，不需要自己写细节的数据处理代码。这就是高层次封装的意义。...，类似条形图对应柱状图，vertial=True则绘制转了90度的直方图，分面的时候用得到； 两个维度上的数据分布情况我们也很关心，seaborn也提供了相应的接口，用到的就是kdeplot，示例效果如下...total_bill',data=tips,kind='bar') countplot和barplot有些许不同，countplot不展示统计值的置信区间，countplot如果省略x而给y传参，得到的是条形图效果...因为seaborn是基于matplotlib的，两者可以很好地协作，通过调用不同层级的接口来实现更精细的需求。
简介Matplotlib是一个功能强大的Python数据可视化库，它可以用来绘制各种类型的图表，包括折线图、散点图、柱状图、饼图、3D图等。...(x, y)plt.title('散点图示例')plt.xlabel('身高（cm）')plt.ylabel('体重（kg）')plt.show()图片柱状图柱状图适用于比较不同类别的数据。...高级绘图子图Matplotlib允许将多个图表组织在一个大的图中，称为子图。...以下是一个子图示例：import matplotlib.pyplot as plt# 创建一个2x2的子图布局plt.subplot(2, 2, 1)plt.plot(x, y)plt.subplot(...本文从基础绘图开始，逐步介绍了折线图、散点图、柱状图、饼图等基本图表类型，以及子图、自定义样式、注解和标签、3D绘图等高级技巧。
前言 上一节我们单纯使用 matplotlib 制作出以下图表： 每年小麦产量柱状图 使用不同颜色标记最小与最大值的柱子 但是，如果只是制作标准的图表，我们有许多其他的选择。...最常见的就是使用 seaborn ，他是基于 matplotlib 的包装。 这一节我们就来看看，如何使用 seaborn 生成标准图表，然后结合 matplotlib 做出定制效果。...特别是多系列的情况下，会有一些技巧。 本文目标图表是这样子： 2个系列。...每个系列找出最小最大的柱子，标记成不同的颜色 本文所需要的库如下： 数据是这样子： ---- 上一节做的事情如下： 设置 x 轴标签的旋转角度 设置某个指定柱状图的柱子颜色 简单把这些事情包装成函数...0 和 1 都是猜测的 原来，seaborn 在生成这些容器时，给容器的 label 属性写入了对应的数据值(就是我们数据的"type"字段)： 注意，你不能使用 key 索引方式获取，比如写: axcontainers
基础绘图面试官可能会询问如何使用Matplotlib绘制折线图、散点图、柱状图等基础图形。...plt.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16])plt.show()# 散点图plt.scatter([1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16])plt.show()# 柱状图...Seaborn进阶绘图面试官可能要求您展示如何使用Seaborn绘制箱线图、热力图、小提琴图等复杂图形。...图形定制面试官可能询问如何自定义图形样式（如颜色、标签、图例、轴范围等），以及如何调整子图布局。...误用色彩：遵循色彩无障碍原则，避免使用色盲难以区分的颜色组合。过度复杂化：保持图形简洁，避免过多不必要的细节干扰信息传达。忽视数据比例：确保图形轴范围、刻度等与数据规模相匹配，避免视觉误导。
figure.add_subplot:添加子图，可以指定子图的行数、列数和选中图片的编号。 ...ncols:子图的列数 sharex:所有子图使用相同的x轴刻度 sharey:所有子图使用相同的y轴刻度 1 import numpy as np 2 import...点的大小 4.分析特征间的相互关系 1.柱状图: plot.bar():绘制垂直方向上的柱状图 plot.barh()：绘制水平方向上的柱状图 1 import matplotlib.pyplot...plt.scatter(x,y,s=None,c=None,marker=None) c:代表颜色，marker：绘制点的类型 seaborn.pairplot(data,diag_kind=...label：饼图的标签 autupct:指定数值的显示方式 6.箱型图 箱型图也称箱须图，其绘制需要常用的统计量，能提供有关数据位置和分散情况的关键信息，尤其在比较不同特征时
大家好，我是Peter~ 今天给大家带来一篇关于可视化库seaborn库的文章。...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。...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。...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。...sns.barplot 基础柱状图 如果只给定x和y，barplot方法实际上进行一个聚合汇总求均值的操作： In 22: tips.groupby("day")["tip"].mean() Out22
本篇是《Seaborn系列》文章的第5篇-柱状图。...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...，则将其解释为 wide-form, 否则它被认为是 long-form order, hue_order:字符串列表 指定绘制分类级别，否则从数据对象推断级别 orient: v | h 图的显示方向...(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。
hls_palette提供了均匀过渡的8种颜色样例 而color_palette则只是提供了8种不同颜色 04 数据集 seaborn自带了一些经典的数据集，用于基本的绘制图表示例数据。...它将变量的任意两两组合分布绘制成一个子图，对角线用直方图、而其余子图用相应变量分别作为x、y轴绘制散点图。显然，绘制结果中的上三角和下三角部分的子图是镜像的。...例如，如下案例调用了PairGrid类实现，与标准pairplot不同的是上三角子图选用了kde图表，效果更为丰富。...： barplot 与pointplot用折线表达统计量变化不同，barplot以柱状图表达统计量，而置信区间则与前者一致，仅仅是适用场景不同而已。...countplot 这是一个功能比较简单的统计图表，仅用于表达各分类值计数，并以柱状图的形式展现： 4. figure-level分类绘图总接口 最后，seaborn还提供了一个用于分类数据绘图的
它默认的蓝色阴影通常难以满足许多数据科学家的需求。 采取默认设置的柱状图 ? 稍加调整的柱状图 ? 同时，Matplotlib 的一个不足之处在于它的可定制性。...通过上述代码定义了颜色集，就可以将其声明为一个颜色列表，然后更改 Matplotlib 的颜色库 cycler。...，当新建一个多系列绘图时，将会在 cycler 中按顺序进行检索并设置各个系列的颜色。...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）。...通过 Seaborn 生成的 heatmap ? Seaborn 的一个鲜为人知的特性是它能够使用.set方法控制 Matplotlib 默认值设置（改变颜色、坐标轴和默认字体）。
基于Seaborn绘制柱状图 本文介绍的是如何使用seaborn来绘制各种柱状图 导入库 Seaborn是matplotlib的高级封装，所以matplotlib还是要同时导入： In [1]: import...sns.set_theme(style="whitegrid") sns.set_style('darkgrid') 导入内置数据 使用的是seaborn中内置的一份消费tips数据集： In [2...]: tips = sns.load_dataset("tips") tips.head() 基础柱状图 In [3]: x = ["A","B","C"] y = [1, 2, 3] sns.barplot...(x, y) plt.show() 绘制水平柱状图： # 水平柱状图 x = ["A","B","C"] y = [1, 2, 3] sns.barplot(y, x) plt.show() 设置标题...In [6]: ax = sns.barplot(x="day", y="total_bill", hue="sex", data=tips) 水平柱状图
hls_palette提供了均匀过渡的8种颜色样例 而color_palette则只是提供了8种不同颜色 04 数据集 seaborn自带了一些经典的数据集，用于基本的绘制图表示例数据。...它将变量的任意两两组合分布绘制成一个子图，对角线用直方图、而其余子图用相应变量分别作为x、y轴绘制散点图。显然，绘制结果中的上三角和下三角部分的子图是镜像的。 ?...例如，如下案例调用了PairGrid类实现，与标准pairplot不同的是上三角子图选用了kde图表，效果更为丰富。 ?...barplot 与pointplot用折线表达统计量变化不同，barplot以柱状图表达统计量，而置信区间则与前者一致，仅仅是适用场景不同而已。 ?...countplot 这是一个功能比较简单的统计图表，仅用于表达各分类值计数，并以柱状图的形式展现： ?
Seaborn是一个Python数据可视化库，它建立在Matplotlib之上，并与NumPy和Pandas密切集成，提供了别致并且直观的数据可视化。...Seaborn提供了各种图形、颜色和主题，使得作图过程更加方便和高效。...Seaborn的主要功能包括：支持多种类型的统计图表，如线图、柱状图、密度图、散点图等；能够轻松地对分类数据进行可视化，包括通过色彩、标记、图例形式来展现数据；集成了统计模型的可视化函数，使得数据的探索更加容易...的优点在于可以快速简单地生成具有高质量的可视化结果，同时也支持更加复杂的操作，如子图布局、Figure对象的自定义等。...总之，Seaborn是一个优秀的数据可视化工具，它可以帮助数据分析人员更加容易地理解数据，发现数据中的关键信息，在数据探索和数据分析方面起到了至关重要的作用。
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