1. lineplot 线图 # -*- coding:utf-8 -*- # @Python Version: 3.7 # @Time: 2020/5/14 0:10 # @Author: Michael...import pandas as pd pd.plotting.register_matplotlib_converters() import matplotlib.pyplot as plt import seaborn...尾部几行 print(list(data.columns)) # 列名称 print(data.index) # 行index数据 plt.figure(figsize=(12, 6)) sns.lineplot...data=data) # 单个数据可以加 label="label_test" plt.title("title") plt.xlabel("Data_test") plt.show() sns.lineplot
本篇是《Seaborn系列》文章的第3篇-折线图。...案例代码：欢迎给个star https://github.com/Vambooo/SeabornCN 折线图 注意：数据一定是通过DataFrame中传送的 函数原型 seaborn.lineplot(...fun(x)) #展示前5条数据 df[:5] [kuj35jdk3b.png] import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn...s4",data=df) plt.show() [b2e0c8mbx1.png] import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn...(data=dd) plt.show() [gbn3hjkjnb.png] import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn
快速绘制 基于seaborn import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas...= pd.DataFrame({ 'x': range(1,10), 'y': np.random.randn(9)*80+range(1,10) }) # 利用lineplot...通过seaborn绘制多样化的连接散点图 seaborn主要利用lineplot绘制连接散点图，可以通过seaborn.lineplot[1]了解更多用法 import seaborn as sns import...的lineplot和matplotlib的plot快速绘制连接散点图，并通过修改参数或者辅以其他绘图知识自定义各种各样的连接散点图来适应相关使用场景。...共勉～ 参考资料 [1] seaborn.lineplot: https://seaborn.pydata.org/generated/seaborn.lineplot.html [2] matplotlib.pyplot.plot
seaborn从入门到精通03-绘图功能实现01-关系绘图 总结 本文主要是seaborn从入门到精通系列第3篇，本文介绍了seaborn的绘图功能实现，本文是关系绘图，同时介绍了较好的参考文档置于博客前面...重点参考连接 参考 seaborn官方 seaborn官方介绍 seaborn可视化入门 【宝藏级】全网最全的Seaborn详细教程-数据分析必备手册（2万字总结） Seaborn常见绘图总结...(style="darkgrid") 散点图表示变量关系-replot 参考：http://seaborn.pydata.org/generated/seaborn.relplot.html seaborn.relplot...参考：http://seaborn.pydata.org/generated/seaborn.lineplot.html seaborn.lineplot(data=None, *, x=None,...(data=may_flights, x="year", y="passengers") 案例2-折线图基于lineplot-多线 #使用标记而不是破折号来识别组 ax = sns.lineplot(
pip install seaborn Seaborn 建立在 Matplotlib 之上，因此它也可以与 Matplotlib 一起使用。...("tips.csv") # 画线图 sns.lineplot(x="sex", y="total_bill", data=data) # 使用 Matplotlib 设置标题 plt.title(...Line Plot 使用 lineplot() 方法绘制。...("tips.csv") sns.lineplot(x='day', y='tip', data=data) plt.show() 输出： 示例 2： # 导包 import seaborn as...matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd # 读取数据库 data = pd.read_csv("tips.csv") # 仅使用数据属性 sns.lineplot
安装seaborn pip安装： pip install seaborn conda安装： conda install seaborn 这里需要注意的一点是，seaborn依赖于Python3.6及其以上的版本...1.lineplot seaborn.lineplot(x=None, y=None, hue=None, size=None, style=None, data=None, palette=None,...sort=True, err_style='band', err_kws=None, legend='brief', ax=None, **kwargs) 通过单词的字面意思，我们可以想到的是折线图，确实lineplot...create_unverified_context # 解决ssl报错 # 拿到名字为 fmri 的数据集 fmri = sns.load_dataset("fmri") # 解析请继续往下看 ax = sns.lineplot...ax = sns.lineplot( x="timepoint", y="signal", data=fmri, style="event", hue="event", markers=True,
折线图和散点图是最常用的展示两个变量间关系的图表，在seaborn中，通过以下两个函数来绘制对应的图形 1. satterplot, 绘制散点图 2. lineplot, 绘制折线图 seaborn采用了类似...折线图的代码示例如下 >>> sns.lineplot(data=df, x="total_bill", y="tip", hue="day", style="time", size='size') 输出结果如下...但是有一个例外，就是size属性，当size属性对应的列为数值时，seaborn会自动将数值设置为点的大小，此时指定size_order属性时没用的。...scatterplot专门用于绘制散点图，lineplot用于绘制折线图，而relplot则可以在灵活调用这两个函数来绘图，而且添加了分面的支持，用法如下 >>> sns.relplot(data=df...如果需要多幅图之间的排列比对，选择relplot这种figure-level级别的函数来实现会更加简单，如果只需要单幅图，用scatterplot和lineplot更高效。
数据可视化的文章我很久之前就打算写了，因为最近用Python做项目比较多，于是就花时间读了seaborn的文档，写下了这篇。...我们在这里用的是seaborn框架，它是一个广受欢迎的可视化框架，提到seaborn不得不提到的还有matplotlib，matplotlib是一个强大的科学绘图包，里面集成了大量可视化图表，但是参数比较多...，使用起来比较繁琐，而seaborn对这方面做了优化，不过seaborn不是matplotlib的一个替代，而是一个补充。...它们的官网分别如下： seaborn matplotlib 至于seaborn可以画哪些图，在seaborn的官网上有一个gallery，专门展示它的图表示例。...数据集：seaborn很贴心的准备了一些数据集，自带的，我们只需要使用sns.load_dataset()方法就可以获取了，想要知道seaborn有什么数据集，可以看这里，或者使用sns.get_dataset_names
或使用工具包seaborn import seaborn as sns 在引用 seaborn 工具包之后，就可以使用 seaborn 工具包的函数了。...在 Seaborn 中，我们使用 sns.lineplot (x, y, data=None) 函数。其中 x、y 是 data 中的下标。...画折线图 df = pd.DataFrame({'x': x, 'y': y}) sns.lineplot(x="年", y="月", data=df) plt.show() 运行结果： Matplotlib...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...({'year': x, 'money': y}) sns.lineplot(x="year", y="money", data=df) plt.show() seaborn: ?
绘制简单的柱状图 import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns sns.set_style=('ticks')#设置风格 x=[1,2,3,4,5...#绘制图形 #注意sns.barplot的固定传参方式x=x,y=y #显示图形 plt.show() 图片 折线图 import matplotlib.pyplot as plt import seaborn...ticks')#设置样式 plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']#解决中文乱码 #读取数据 df=pd.read_excel('成绩表.xlsx') sns.lineplot...(x='姓名',y='数学',data=df) #绘制折线图 显示图形 plt.show() 图片 多折线图 import matplotlib.pyplot as plt import seaborn...font.sans-serif']=['SimHei']#解决中文乱码 #读取数据 df=pd.read_excel('成绩表.xlsx') df1=df[['数学','语文','英语']] #提取数学、语文和英语列表 sns.lineplot
内置示例数据集 seaborn内置了十几个示例数据集，通过load_dataset函数可以调用。 其中包括常见的泰坦尼克、鸢尾花等经典数据集。...# 查看数据集种类 import seaborn as sns sns.get_dataset_names() import seaborn as sns # 导出鸢尾花数据集 data = sns.load_dataset...sns.load_dataset("tips") ax = sns.barplot(x="day", y="total_bill", data=tips) plt.show() 3、线型图 函数sns.lineplot...= sns.load_dataset("fmri") ax = sns.lineplot(x="timepoint", y="signal", data=fmri) plt.show() 4、箱线图...函数seaborn.boxplot import seaborn as sns sns.set() import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline
为了提高画图效率，包Seaborn基于Matplotlib底层开发，使用更少的代码，将常用的可视化绘图过程进行封装，有时只需要一行代码便可以画出我们想要的图形，省时省力；此外seaborn还提供更为丰富的图像以及...第一张散点图用matplotlib绘制，第二张用seaborn绘制。...折线图 折线图能够显示数据的变化趋势，在matplotlib使用plot函数绘制，而在seaborn使用 lineplot(x,y,data=None)函数；data是传入的数据，一般是pandas中的...画折线图:lineplot(x,y,data=None)函数 # data是要传入的数据. import seaborn as sns import pandas as pd df = pd.DataFrame...({'x': x,'y':y}) # pandas中的Dataframe数据结构 sns.lineplot(x="x", y="y",data=df) plt.show() 运行结果： ?
Seaborn 一、Seaborn和Matplotlib对比 Seaborn是matplotlib的强大的一个扩展。 一个例子 要求画出花萼和花瓣的长度的散点图，并且颜色要区分花的种类 ?...使用seaborn画图 seaborn比matplotlib画散点图简单的多，只需要一行代码就搞定。...三、Seaborn实现柱状图和热力图 0x1 数据准备 seaborn提供了一个load_dataset方法可以在线的下载数据作为实验，这里就用这个方法生成实验数据： ?...load_dataset实现的源码在https://github.com/mwaskom/seaborn/blob/master/seaborn/utils.py 数据透视表 df = df.pivot...0x2 绘制热力图 seaborn提供了heatmap方法用于绘制热力图： ? 参数annot=True,fmt='d'可以在热力图中让每一个方块显示具体的值： ?
Seaborn 的漂亮主要体现在配色更加舒服、以及图形元素的样式更加细腻。下面是 Seaborn 官方给出的参考图。...API层级 关联性分析 介绍 Figure-level relplot 绘制关系图 Axes-level scatterplot 多维度分析散点图 lineplot 多维度分析线形图 relplot...你会发现，上面我们一个提到了 3 个 API，分别是：relplot，scatterplot 和 lineplot。...scatterplot 和 lineplot 就是 Axes-level 接口，relplot 则是 Figure-level 接口，也可以被看作是 scatterplot 和 lineplot 的结合版本...例如，上方 relplot 绘制的图也可以使用 lineplot 函数绘制，只要取消 relplot 中的 kind 参数即可。
今日分享 Python绘制标准化特征曲线 阅读本文大概约8分钟 基于时间序列数据绘制标准化特征曲线，分享两种方法：seaborn模块的lineplot方法和matplotlib模块的plot的方法。...seaborn里的lineplot函数所传数据必须为pandas的DataFrame数据结构，这与matplotlib里有较大区别，seaborn作图还是比较好看的，如果想自定义作图，建议使用原生的plt...注意：matplotlib和seaborn可混用。 1、导入数据 import pandas as pd import numpy as np df=pd.read_excel(r"....4、标准化特征曲线 方法一：利用sns模块的lineplot方法 import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns plt.rcParams...方法详细说明 1、seaborn.lineplot方法 seaborn.lineplot(x=None, y=None, hue=None, size=None,
这个库就是Seaborn！...data = pd.DataFrame(values, dates, columns=["A", "B", "C", "D"]) data = data.rolling(7).mean() sns.lineplot...transform=ax.transAxes, fontweight="bold") # Plot every year's time series in the background sns.lineplot...本期推送里面的图与代码都是来自于Seaborn官方文档，这个库可以绘制的图形远不止上文所展示的，大家可以去官方网站学习。...官方网站： https://seaborn.pydata.org/ 最后，欢迎大家转载、转发呀
Seaborn简介 Seaborn主要用于统计绘图的，它是基于matplotlib进行了更高级的API封装。...Seaborn比matplotlib更加易用，因为它避免了matplotlib中多种参数的设置。Seaborn与matplotlib关系，可以把Seaborn视为matplotlib的补充。...使用seaborn就能完成大多数情况下的统计图的绘制，做出很具有吸引力的图。 [seaborn] seaborn一共有5个大类21种图，其目录为： -1....Relational plots 关系类图 relplot() 关系类图(它是散点图和折线图的接口，散点图和折线图均可通过指定kind参数来绘制) scatterplot() 散点图 lineplot(
话不多说，先来展示一下Seaborn的风采： 热力图 小提琴图 散点矩阵图 多元散点图 带边际分布的Hexbin图 ---- 下面正式开始讲解如何使用Seaborn绘图 功能简介 Seaborn...安装最新版本的Seaborn非常简单，使用pip命令即可： pip install seaborn Python版本：3.6.x Seaborn的依赖库有：numpy、scipy、matplotlib...、pandas 导入Seaborn库，一般使用： import seaborn as sns 查看Seaborn版本： sns....sex'： 性别不同、用餐类型也不同的情况下，分布是什么样的，可以绘制多张图表 传递参数 col='sex'，row='time'： 你也可以绘制线图，只需要传递参数kind='line'： lineplot...()和scatter()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。
安装方式 你可以使用 pip 或conda命令来安装 grplot： pip install grplot #或者 conda install -c conda-forge grplot 可视化案例 1.lineplot...from grplot import plot2d import grplot_seaborn as gs gs.set_theme(context='notebook', style='darkgrid...', palette='deep') flights = gs.load_dataset('flights') ax = plot2d(plot='lineplot', df..., title='passengers vs year', legend_loc='upper left', ci=95) lineplot...histplot from grplot import plot2d import grplot_seaborn as gs gs.set_theme(context='notebook', style
Seaborn作为一种流行的Python可视化库，提供了基于Matplotlib的更高级的API封装，而且针对EDA做了专门的优化，从而使得数据探索分析更加简单，功能也非常强大。...本文从实际需求出发，重点放在数据中多个变量关联性的探索上，依据探索的数据类型为连续型或是离散型，将Seaborn常见的图进行简单分组，既方便记忆，又可以从多种图的比较中意识到何时何地该该使用何种图。...lineplot 线图，将自变量和因变量生成的点用线连接起来。...0][0]) sns.lineplot(x="timepoint", y="signal", data=fmri, hue="event", ax=ax[0][1]) sns.lineplot(x="timepoint...高阶绘图函数 catplot seaborn.catplot 是一个将分类图绘制到FacetGrid上图级别接口。
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