数据分析可视化

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数据可视化(19)-Seaborn系列 | 热力图heatmap()

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数据可视化(18)-Seaborn系列 | 线性回归图regplot()

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数据可视化(17)-Seaborn系列 | 回归模型图lmplot()

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数据可视化(16)-Seaborn系列 | 变量关系组图pairplot()

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数据可视化(15)-Seaborn系列 | 双变量关系图jointplot()

在默认情况下双变量关系图是散点图与直方图组合的联合直方图,可以通过设置kind来改变联合直方图。

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数据可视化(14)-Seaborn系列 | 条形图barplot()

注:条形图只显示平均值(或其他估计值)。但在很多情况下,每个分类变量级别上显示值的分布可能提供更多信息,此时很多其他方法,如一个盒子或小提琴图可能更合适。

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数据可视化(13)-Seaborn系列 | 点图pointplot()

注:点图只显示平均值(或其他估计值)。但在许多情况下,显示每个分类变量级别的值分布可能更具信息性。此时,其他方法如一个盒子或小提琴可能更合适。

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数据可视化(12)-Seaborn系列 | 增强箱图boxenplot()

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数据可视化(11)-Seaborn系列 | 小提琴图violinplot()

小提琴形图(violin plot)的作用与盒形图(box plot)和whidker plot的作用类似,它显示了一个或多个分类变量的几个级别的定量数据的分布...

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数据可视化(10)-Seaborn系列 | 盒形图boxplot()

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数据可视化(9)-Seaborn系列 | 分簇散点图swarmplot()

该函数类似于stripplot(),但该函数可以对点进行一些调整,使得数据点不重叠。

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数据可视化(8)-Seaborn系列 | 分类散点图stripplot()

stripplot()可以自己实现对数据分类的展现,也可以作为盒形图或小提琴图的一种补充,用来显示所有结果以及基本分布情况。

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数据可视化(7)-Seaborn系列 | 核函数密度估计图kdeplot()

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数据可视化(6)-Seaborn系列 | 直方图distplot()

该API可以绘制分别直方图和核密度估计图,也可以绘制直方图和核密度估计图的合成图 通过设置默认情况下,是绘制合成图,设置情况图下:

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数据可视化(5)-Seaborn系列 | 柱状图countplot()

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数据可视化(4)-Seaborn系列 | 分类图catplot()

catplot() 分类图(它是下面8种图的接口,下面八种图表均可通过指定kind参数来绘制)

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数据可视化(3)-Seaborn系列 | 折线图lineplot()

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数据可视化(2)-Seaborn系列 | 散点图scatterplot()

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数据可视化(1)-Seaborn系列 | 关系类图relplot()

Seaborn是一个非常炫酷的python可视化库,它专攻于统计可视化。相较于matplotlib,它的语法更加简洁。

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Python数据可视化Numpy

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