
seaborn是一款基于matplotlib的圖形可視化python庫(kù),它提供了一種高度交互式界面,便于用戶(hù)能夠做出各種有吸引力的統(tǒng)計(jì)圖表。seaborn主要是針對(duì)統(tǒng)計(jì)繪圖的,一般來(lái)說(shuō),seaborn能滿(mǎn)足數(shù)據(jù)分析90%的繪圖需求,它最大的特點(diǎn)是簡(jiǎn)單。小編今天給大家分享的就是關(guān)于如何使用seaborn繪圖的內(nèi)容,希望對(duì)大家有所幫助。
一、常用參數(shù)
二、seaborn-數(shù)據(jù)集分布可視化
1.單變量分布
# 正態(tài)分布的500個(gè)數(shù)據(jù) x1 = np.random.normal(size=500) # 分布圖,默認(rèn)是直方+線(xiàn)型 sns.distplot(x1);
# 均勻分布的500個(gè)整數(shù)數(shù)據(jù) x2 = np.random.randint(0, 100, 500) # 分布圖,默認(rèn)是直方+線(xiàn)型 sns.distplot(x2);
# 分布圖,bin是直方的個(gè)數(shù),kde是線(xiàn)型(false表示去掉線(xiàn)型),rug顯示每個(gè)數(shù)據(jù)的分布(下面深藍(lán)色的部分) sns.distplot(x1, bins=20, kde=False, rug=True)
# 核密度估計(jì),hist表示直方(false表示不要直方)sns.distplot(x2, hist=False, rug=True)
# 核密度函數(shù)也可以表示成如下,shade表示陰影 sns.kdeplot(x2, shade=True) sns.rugplot(x2)
# 擬合參數(shù)分布 sns.distplot(x1, kde=False, fit=stats.gamma)
2.雙變量分布
# 雙變量分布 df_obj1 = pd.DataFrame({"x": np.random.randn(500), "y": np.random.randn(500)}) df_obj2 = pd.DataFrame({"x": np.random.randn(500), "y": np.random.randint(0, 100, 500)}) # print df_obj1 # print df_obj2
# 散布圖 sns.jointplot(x="x", y="y", data=df_obj2)
# 二維直方圖 sns.jointplot(x="x", y="y", data=df_obj2, kind="hex");
# 核密度估計(jì) sns.jointplot(x="x", y="y", data=df_obj1, kind="kde");
3.數(shù)據(jù)集中變量間關(guān)系可視化
# 數(shù)據(jù)集中變量間關(guān)系可視化 dataset = sns.load_dataset("tips") #dataset = sns.load_dataset("iris") sns.pairplot(dataset);
以上就是小編今天跟大家分享的關(guān)于seaborn繪圖的一些內(nèi)容,希望對(duì)于大家seaborn的學(xué)習(xí)和使用有所幫助。
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