import matplotlib.pyplot as plt from pandas import Series, DataFrame %matplotlib inline # 引入 import seaborn...# 密度图 Series 的方法直接画.plot s1.plot(kind='kde') seaborn画 # 直方图，密度图.distplot() # 参数 数据，分块，是否直方图，是否密度图,rug分布情况 sns.distplot(s1, bins=20, hist=True, kde...# 密度图 # 参数 数据，颜色填充, 颜色 sns.kdeplot(s1, shade=True, color='r') <matplotlib.axes.
变量关系组图 函数原型 seaborn.pairplot(data, hue=None, hue_order=None, palette=None, vars=None...hue_order:字符串列表 作用：指定调色板中颜色变量的顺序 palette:调色板 vars:变量名列表 {x,y}_vars:变量名列表 作用：指定数据中变量分别用于图的行和列， kind...，为单变量绘制核密度估计图 字段变量名查看案例a, 由于值为数字的字段变量有4个，故绘制的关系图为4x4 通过指定hue来对数据进行分组(效果通过颜色体现) """ sns.pairplot(iris...，为单变量绘制核密度估计图 字段变量名查看案例a, 由于值为数字的字段变量有4个，故绘制的关系图为4x4 通过指定hue来对数据进行分组(效果通过颜色体现)， 并指定调色板palette来设置不同颜色...，为单变量绘制核密度估计图 字段变量名查看案例a, 由于值为数字的字段变量有4个，故绘制的关系图为4x4 通过指定hue来对数据进行分组(效果通过颜色体现)， 并指定markers来设置散点图中的点形
示例 8：密度图密度图用于可视化数据的分布情况，通过平滑的曲线展示数据的密度分布。...示例 9：小提琴图小提琴图是一种结合了箱线图和核密度估计图的可视化工具，用于展示数据的分布情况和密度估计。...示例 14：联合分布图联合分布图用于展示两个变量之间的联合分布情况，同时显示出每个变量的边际分布。...plt.show()这将生成一个联合分布图，展示了总账单和小费之间的联合分布情况，并且通过六边形箱展示了数据的密度分布。...通过示例演示了各种常用的图表类型，包括散点图、箱线图、直方图、线性回归图、热力图、分面网格、条形图、密度图、小提琴图、成对关系图、线性矩阵图、分类散点图、线性模型图、联合分布图、分类箱线图等。
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...3、使用直方图和最大似然高斯分布拟合展示变量分布 kde用于指定是否在图上添加高斯核密度估计 kde=False from scipy.stats import norm sns.distplot...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) ?...5、核密度图 核密度图(kernel density estimation ,kde) 是一种非参数检验方法 用于估计未知的密度函数 使用Seaborn中的kdeplot()函数绘制单变量或双变量的核密度估计图...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
sns.boxplot(x='species',y='sepal_length',data=data,hue='species') 7、热图 热图是数据的二维可视化表示，它使用颜色来显示变量的值。...heat_corr=data.corr() sns.heatmap(heat_corr,annot=True) 8、点图 点图是一种统计图表，用于显示一组数据及其变异性的平均值或集中趋势。...网格中的每个图都可以定制为不同类型的图，例如散点图、直方图或箱形图。...联合分布图将两个不同的图组合在一个表示中，可以展示两个变量之间的关系(二元关系)。...它可用于显示分布、比较组或显示不同变量之间的关系。
具体图表类型，包含条形图、散点图、直方图、折线图、小提琴图、箱线图、热力图、点图、密度图、计数图、分簇散点图、特征图、Facet Grid、联合分布图、分类图。 首先使用pip安装Seaborn。...还可以修改密度图的显示方式，和等高线有点像。...分簇散点图 分簇散点图和条形图挺相似的。 不同之处在于，这些点会重叠出现，这样有助于更好地表示值的分布情况。...在上面的图表中，中间区域绘制了散点图，边侧则是密度图。 15. 分类图 cat图(分类图缩写)是Seaborn中的一种图表，可以用来可视化数据集中一个或多个分类变量与连续变量之间的关系。...它可用于显示分布、比较组或显示不同变量之间的关系。
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。...2.5 箱线图 箱线图又称为盒须图、盒式图或箱式图，是一种用于显示一组数据分散情况资料的统计图，它能显示出一组数据的最大非异常值、最小非异常值、中位数、及上下四分位数。...导入Seaborn包后，绘制2015年股票成交量的直方图和核密度图。...sns.jointplot(x = 'close', y = 'open', data=a_2015,color = 'g',kind="kde") 绘制2015年收盘价格和开盘价格散点图，然后添加联合密度分布图...4.6 小提琴图 小提琴图是箱线图和核密度图的结合，在Seaborn中，使用violinplot()函数绘制。
热图热图是一种用颜色编码矩阵数值的图表类型，通常用于显示相关性矩阵或者二维数据集。Seaborn 中的 heatmap 函数可以轻松地创建热图。...联合分布图联合分布图用于可视化两个变量之间的关系，并显示它们的单变量分布情况。Seaborn 提供了 jointplot 函数来创建联合分布图，支持不同的绘图风格，如散点图、核密度估计图等。...Seaborn 中的 histplot 函数可以用于绘制分布对比图，支持在同一个图表中同时显示多个组的分布情况。...统计关系图统计关系图是一种用于可视化两个变量之间的关系，并显示其统计摘要信息的图表类型。Seaborn 中的 jointplot 函数可以绘制统计关系图，支持不同的绘图风格，如散点图、核密度估计图等。...热图：用颜色编码矩阵数值的图表类型，通常用于显示相关性矩阵或二维数据集。聚类图：用于将数据点按其相似性分组的图表类型。箱线图和小提琴图：用于展示数据分布情况的有效方式。
seaborn模块主要用于数据探索、数据分析和数据可视化，使得我们在Python中创建各种统计图表变得更加容易、简单。以下是seaborn模块的一些主要特点和功能。 美观的默认样式。...seaborn模块提供了一组高级接口，使得绘制常见的统计图形变得更加简单。我们可以使用seaborn模块以简洁的方式绘制柱状图、折线图、散点图、箱线图、热力图等等，可以绘制图片的种类非常繁多。...seaborn模块提供了许多功能，用于可视化和理解数据的分布和统计信息。例如，我们可以使用seaborn模块绘制直方图、核密度估计图、分布图、小提琴图等。 多变量关系的可视化。...seaborn模块提供了多种方法来可视化多个变量之间的关系。我们可以使用seaborn模块绘制散点图矩阵、线性回归模型图、分类散点图、热图等。 分组数据的可视化。...seaborn模块提供了多种内置的颜色主题和调色板，可以帮助我们更好地呈现数据；可以基于我们实际的需求，选择合适的颜色主题或自定义调色板。
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。...使用Seaborn的散点图 在seaborn中使用散点图的主要优点是，我们将同时得到散点图和直方图。...如果我们想在代码中只看到散点图而不是组合图，只需将其改为“scatterplot” 回归曲线 回归图在联合图(散点图)中建立了2个数值参数之间的回归线，并有助于可视化它们的线性关系。...热图如下所示， ? 使用Seaborn创建默认热图 我们可以对上面的图进行一些自定义，也可以改变颜色梯度，使最大值的颜色变深，最小值的颜色变浅。
Seaborn 双变量数据可视化 在seaborn中，创建散点图的方法有很多 创建散点图可以使用regplot函数。...regplot不仅可以绘制散点图，还会拟合回归线，把fit_reg设置为False，将只显示散点图 lmplot函数和regplot函数类似，也可以用于创建散点图。...使用Seaborn的jointplot绘制蜂巢图，和使用matplotlib的hexbin函数进行绘制 2D核密度图和kdeplot类似，但2D核密度图课展示两个变量 条形图也可以用于展现多个变量，barplot...函数会为单变量绘制直方图，双变量绘制散点图 sns.pairplot(tips) pairplot的缺点是存在冗余信息，图的上半部分和下半部分相同 可以使用pairgrid手动指定图的上半部分和下半部分...、大小和形状来区分它们 通过颜色区分 使用violinplot函数时，可以通过hue参数按性别（sex）给图着色 可以为“小提琴”的左右两半着不同颜色，用于区分性别 其它绘图函数中也存在hue参数
单变量分布 变量分布可用于表达一组数值的分布趋势，包括集中程度、离散程度等。...关系型图表 seaborn还提供了几个用于表达双变量关系的图表，主要包括点图和线图两类。...，用于添加多子图的行和列）实现更多的分类回归关系。...这里以seaborn中的小费数据集进行绘制，得到如下回归图表： 5. 矩阵图 矩阵图主要用于表达一组数值型数据的大小关系，在探索数据相关性时也较为实用。...heatmap 原原本本的将一组数据以热力图矩阵的形式展现出来，同时可通过设置数值上下限和颜色板实现更为美观的效果。
单变量分布 变量分布可用于表达一组数值的分布趋势，包括集中程度、离散程度等。...关系型图表 seaborn还提供了几个用于表达双变量关系的图表，主要包括点图和线图两类。...，用于添加多子图的行和列）实现更多的分类回归关系。...这里以seaborn中的小费数据集进行绘制，得到如下回归图表： ? 5. 矩阵图 矩阵图主要用于表达一组数值型数据的大小关系，在探索数据相关性时也较为实用。...heatmap 原原本本的将一组数据以热力图矩阵的形式展现出来，同时可通过设置数值上下限和颜色板实现更为美观的效果。
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。...更新了散点图 如您所见，此图看起来比以前的图好很多，并且还包含一个不错的图例，因此任何人都可以看到和理解该图-应当是这样。...由于这只是用于理解图的参考数据集，因此没什么大不了的。...联合图 联合图是要绘制的两个要素的散布图与密度图（直方图）的组合。seaborn的联合图甚至可以使用kindas 甚至单独绘制线性回归reg。...对图 该对图会在每对特征和标签之间产生大量的图集。对于特征/标签的每种组合，此图均显示一个散点图，对于其自身的每种组合，均显示一个直方图。绘图本身对于获取手边的数据的本质非常有用。
用于深入了解数据的一些独特的数据可视化技术 可视化是一种方便的观察数据的方式，可以一目了然地了解数据块。我们经常使用柱状图、直方图、饼图、箱图、热图、散点图、线状图等。...分类是Setosa, Versicolor和Virginica。上图将该物种编码为Setosa→1,Versicolor→2,Virginica→3。...我已经展示了用于查找 sepal_width 和 sepal_length 列的密度的图。 如果仔细观察图表，我们会发现总面积被分成了无数个六边形。每个六边形覆盖特定区域。我们注意到六边形有颜色变化。...六边形有的没有颜色，有的是淡绿色，有的颜色很深。根据图右侧显示的色标，颜色密度随密度变化。比例表示具有颜色变化的数据点的数量。六边形没有填充颜色，这意味着该区域没有数据点。...其他库，如 matplotlib、seaborn、bokeh（交互式绘图）也可用于绘制它。 3、等高线密度图（Contour ） 二维等高线密度图是可视化特定区域内数据点密度的另一种方法。
二元散点图和一元直方图 用 sns.jointplot 可以同时看到两个变量的联合分布与单变量的独立分布。...联合分布图也可以自动进行 KDE 和回归。...小提琴图 小提琴图是箱线图与核密度图的结合，箱线图展示了分位数的位置，核密度图则展示了任意位置的密度，通过小提琴图可以知道哪些位置的数据点聚集的较多，因其形似小提琴而得名。...PairGrid 成对关系子图 子图网格，用于在数据集中绘制成对关系。 此类将数据集中的每个变量映射到多轴网格中的列和行。...自相关图 自相关图通常用于检查时间序列中的随机性。通过在变化的时滞中计算数据值的自相关来完成此操作。如果时间序列是随机的，则对于任何和所有时滞间隔，此类自相关应接近零。
---- import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns tips = sns.load_dataset("tips") # 结合箱线图和核密度估算...---- import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns tips = sns.load_dataset("tips") # 结合箱线图和核密度估算...---- import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns tips = sns.load_dataset("tips") # 结合箱线图和核密度估算...(Lunch="seagreen", Dinner="gray") # FacetGrid:用于绘制条件关系的多图网格 # palette:调色板 g = sns.FacetGrid(tips, hue...= flights.pivot("month", "year", "passengers") # heatmap:将矩形数据绘制成彩色编码矩阵 # cbar:是否绘制一个颜色条 ax = sns.heatmap
二、探究房屋面积对房屋单价的影响 —使用图形：联合分布图 （Jointplot） 联合分布图 （Jointplot）采用两个变量并一起创建直方图和散点图。...让我们从房价数据集创建 AREA 和 price 变量的联合分布图。通常，让我们看看这个情景下是什么样的。代码如下： ? 如上所述，散点图似乎显示房屋单价和面积之间并没有显著的相关关系。...有几种类型的值可以放在 sns.jointplot 中来创建不同的图。默认情况下，联合分布图显示散点图。现在，在上面的情节图中，它显示了六边形。...六边形的深色表示数据点的高密度，其中较浅的颜色表示较少的点。...Barplot） 条形图用于绘制分类列和数字列。
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： ?...提琴图 不同的方法是一个 violinplot()，它结合了箱体图和分布教程中描述的核心密度估计过程： 备注：核密度估计，即全文中提到的，或参数内传入的 kde，具体概念内容请参考相关文档 ?...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 ?...该函数还对另一轴的高度估计值进行编码，而不是显示一个完整的柱型，它只绘制点估计和置信区间。另外，点图连接相同 hue 类别的点。
() relplot()是seaborn中非常重要的绘图函数，它可以用于绘制散点图和线图，通过参数kind改变绘图类型。...()函数 lineplot()和scatter()分别用于绘制线图和散点图，前面说过relplot()函数已经覆盖这两个绘图功能，所以就不赘述了，有意者可以自研。...箱图 - boxplot()函数 箱形图（Box-plot）又称为盒须图、盒式图或箱线图，是一种用作显示一组数据分散情况资料的统计图。...箱线图的绘制方法是： 先找出一组数据的最大值、最小值、中位数和两个四分位数； 然后， 连接两个四分位数画出箱子； 再将最大值和最小值与箱子相连接，中位数在箱子中间。...提琴图 - violinplot()函数 小提琴图结合了箱型图和密度图的特征，用于展示数据的分布形状。粗黑线表示四分数范围，延伸的细线表示95%的置信区间，白点为中位数。
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