在python数据可视化(五)seaborn散点图(分布散点、分簇散点图)中我们绘制了分布散点图和分簇散点图来查看两个变量的对应数据分布,本节内容我们接着上篇文章的数据绘制箱型图和小提琴图,至于箱型图我在matplotlib中详细介绍了箱型图的特性,这里在稍微啰嗦一下,箱型图主要是来观察离群点数据的。 seaborn.boxplot...
我们用泰坦尼克号数据作为案例,首先进行数据准备。 import seaborn as snsimport pandas as pdimport numpy as npdata_raw=pd.read_csv("数据源/Titanic/train.csv")df=data_raw.copy()df.columns=[x.lower() for x in df.columns] relplotrelplot函数和待会要介绍的catplot函数一样,均是属于一般型方法,它通...
这个例子中,使用Seaborn的pairplot创建了一个Pair Plot,展示了Iris数据集中不同物种之间的关系。 保存图表 无论是Matplotlib还是Seaborn,都支持将图表保存为图像文件。例如,使用plt.savefig保存Matplotlib图表: plt.savefig('my_plot.png') 性能优化 对于大型数据集,性能可能成为一个问题。Matplotlib和Seaborn都提供了一些...
kdeplot(核密度估计图)核密度估计(kernel density estimation)是在概率论中用来估计未知的密度函数,属于非参数检验方法之一。通过核密度估计图可以比较直观的看出数据样本本身的分布特征。具体用法如下:seaborn.kdeplot(data,data2=None,shade=False,vertical=False,kernel='gau',bw='scott',gridsize=100,cut=3,clip...
save_pic_filename='sns_kdeplot_3.png'plt.figure(figsize=(8,4))sns.kdeplot(data=geyser,x="waiting",y="duration")plt.savefig(save_pic_filename,dpi=600)plt.close() 之前的3.1和3.2都是一维数据进行密度图展示,这里我们也提供了另一种方式用于二维数据的密度展示。
import seabornassns import matplotlib.pyplotasplt # 使用Seaborn创建Pair Plot iris= sns.load_dataset('iris') sns.pairplot(iris, hue='species', markers=['o','s','D']) plt.show() 这个例子中,使用Seaborn的pairplot创建了一个Pair Plot,展示了Iris数据集中不同物种之间的关系。
函数seaborn.color_palette(palette=None, n_colors=None, desat=None)提供了一组定义好的调色板,我们可以将color_palette()理解为我们的水彩笔盒子,不带参数就表示这个盒子里的全部水彩笔,那么我们用代码将这个“盒子”打开,看看里面给我们提供了哪些水彩笔。 import numpy as npimport seaborn as snsimport matplot...
Python 数据可视化:seaborn displot 正态分布曲线拟合图代码注释超详解(放入自写库,一行代码搞定复杂细节绘图),引言 Python的绘图功能非常强大,如果能将已有的绘图库和各种复杂操作汇总在一个自己写的库/包中,并实现一行代码就调用并实现复杂的绘图功能,那就更
|seaborn violinplot 参考:seaborn学习笔记(四):箱型图、小提琴图 参考:01 ,seaborn 基本设置 :5种风格,外边框,图位置,子图风格,文字大小,线宽 参考:matplotlib科研绘图---Times New Roman字体设置 参考:python 绘图若干经验总结 参考:学习seaborn [08]: seaborn 绘图中设置字体及字体大小 ☀☀☀<< 举例...
1.seaborn介绍 Seaborn是以matplotlib为底层,更容易定制化作图的Python库 Seaborn官网:Seaborn官网Seaborn是对matplotlib的基础上进行更高级的封装,作图更加容易。matplotlib更加灵活,可以定制化,而seaborn像是更高级的封装,使用更加快捷方便。 seaborn安装 pip install seaborn==0.11.2 #最稳定的版本 ...