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創(chuàng)新互聯(lián)Python教程：python中Seaborn如何畫散點圖？
有時候我們需要進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，除了使用excel表格時，我們還可以用python中的方法來解決。不知道小伙伴們有沒有聽過Seaborn？沒有聽過的也不要緊，今天通過畫散點圖相信可以有一個初步的了解。學(xué)過了的小伙伴可以再畫一遍，說不定之前的知識有可能有忘記的地方。不同的文章，即使相同的方法，細(xì)節(jié)上也有可能有一點小區(qū)別，讓我們直奔主題吧。
Seaborn是基于matplotlib的Python數(shù)據(jù)可視化庫。它提供了一個高級界面，用于繪制引人入勝且內(nèi)容豐富的統(tǒng)計圖形。Seaborn庫旨在將可視化作為探索和理解數(shù)據(jù)的核心部分，有助于幫人們更近距離了解所研究的數(shù)據(jù)集。無論是在kaggle官網(wǎng)各項算法比賽中，還是互聯(lián)網(wǎng)公司的實際業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)挖掘場景中，都有它的身影。
#查看小費與消費金額之間的關(guān)系，并用吃飯時間表示散點的顏色 sns.set() #使用set單獨設(shè)置畫圖樣式和風(fēng)格，如未填寫任何參數(shù)即使用默認(rèn)樣式 sns.scatterplot(x="total_bill", y="tip", #設(shè)置數(shù)據(jù)集 hue="time", #用標(biāo)記點顏色表示的變量 data=tips)
上圖可以看到：1.小費和消費金額呈正比，即消費金額越大，小費金額越高；2.該店晚上客流量高于中午的客流量;3. 小費金額區(qū)間大約為[1,6],消費金額大約為區(qū)間[8,40]
畫散點圖是不是很簡單？而且一個個小點排列出來的顏色非常好看，相信大家也嘗試成功啦~沒有成功的小伙伴也不要灰心，相信多試幾次就會出現(xiàn)啦~
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