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提到python畫圖，我們第一個(gè)想到的庫(kù)一定是matplotlib，但是隨著大家眼光的提高，matplotlib畫出的圖漸漸“失寵”了，今天就讓我們來(lái)了解一下建立在matplotlib上的繪圖庫(kù)——seaborn。
成都網(wǎng)站制作、做網(wǎng)站、外貿(mào)營(yíng)銷網(wǎng)站建設(shè)服務(wù)團(tuán)隊(duì)是一支充滿著熱情的團(tuán)隊(duì)，執(zhí)著、敏銳、追求更好，是創(chuàng)新互聯(lián)的標(biāo)準(zhǔn)與要求，同時(shí)竭誠(chéng)為客戶提供服務(wù)是我們的理念。創(chuàng)新互聯(lián)把每個(gè)網(wǎng)站當(dāng)做一個(gè)產(chǎn)品來(lái)開發(fā)，精雕細(xì)琢，追求一名工匠心中的細(xì)致，我們更用心！
先來(lái)看一下對(duì)于seaborn的官方說(shuō)明：
- 面向數(shù)據(jù)集的API，用于檢查多個(gè)變量之間的關(guān)系；
- 專門支持使用分類變量顯示觀察結(jié)果或匯總統(tǒng)計(jì)信息；
- 可視化單變量或雙變量分布以及在數(shù)據(jù)子集之間進(jìn)行比較的選項(xiàng)；
- 不同種類因變量的線性回歸模型的自動(dòng)估計(jì)和繪圖；
- 方便查看復(fù)雜數(shù)據(jù)集的整體結(jié)構(gòu)；
- 用于構(gòu)造多圖網(wǎng)格的高級(jí)抽象，可讓您輕松構(gòu)建復(fù)雜的可視化；
- 帶有幾個(gè)內(nèi)置主題的 matplotlib圖形樣式的精確控制。
導(dǎo)入數(shù)據(jù)
在seaborn中含有許多的示例數(shù)據(jù)，我們選取其中一個(gè)較為簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)集開始我們本文對(duì)seaborn的講解。
import seaborn as sns
# 加載數(shù)據(jù)集,sns加載的數(shù)據(jù)集是dataframe類型
flights_long = sns.load_dataset("flights")
flights_long.head()得到的結(jié)果如下：
直方圖
接下來(lái)就讓我們先來(lái)畫一個(gè)簡(jiǎn)單的直方圖吧：
# 直方圖（數(shù)值型） # kde:用于控制密度曲線的有無(wú)(默認(rèn)True) sns.distplot(flights_long['passengers'], kde=True)
再來(lái)看一個(gè)更高端的統(tǒng)計(jì)直方圖：
# 統(tǒng)計(jì)直方圖 sns.countplot(flights_long['years'])
再來(lái)看一下顯示數(shù)據(jù)分布情況的圖形：
# 顯示數(shù)據(jù)的分布情況 rugplot sns.rugplot(flights_long['passengers'])
散點(diǎn)圖
散點(diǎn)圖可以很好的展示出兩個(gè)特征的屬性值之間的關(guān)系，看一下繪制散點(diǎn)圖的代碼：
sns.stripplot(x='year', y='passengers', data=flights_long)
下面再來(lái)展示一種繪制散點(diǎn)圖的方法，與上面不同的是，該方法繪制出的圖中的點(diǎn) 不會(huì)重疊。
sns.swarmplot(x='year', y='passengers', data=flights_long)
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文章標(biāo)題：創(chuàng)新互聯(lián)Python教程：2020了，你該會(huì)用seaborn了！
URL標(biāo)題：http://m.fisionsoft.com.cn/article/cohiheo.html
