seaborn常用的10种数据分析图表 |
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seaborn常用的10种数据分析图表
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seaborn内置了十几个示例数据集，通过load_dataset函数可以调用。 其中包括常见的泰坦尼克、鸢尾花等经典数据集。 # 查看数据集种类 import seaborn as sns sns.get_dataset_names()
import seaborn as sns
# 导出鸢尾花数据集
data = sns.load_dataset('iris')
data.head()
1、散点图
函数sns.scatterplot import seaborn as sns sns.set() import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline # 小费数据集 tips = sns.load_dataset('tips') ax = sns.scatterplot(x='total_bill',y='tip',data=tips) plt.show()
2、条形图
函数sns.barplot 显示数据平均值和置信区间 import seaborn as sns sns.set() import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline # 小费数据集 tips = sns.load_dataset("tips") ax = sns.barplot(x="day", y="total_bill", data=tips) plt.show()
3、线型图
函数sns.lineplot 绘制折线图和置信区间 import seaborn as sns sns.set() import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline fmri = sns.load_dataset("fmri") ax = sns.lineplot(x="timepoint", y="signal", data=fmri) plt.show()
4、箱线图
函数seaborn.boxplot import seaborn as sns sns.set() import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline tips = sns.load_dataset("tips") ax = sns.boxplot(x="day", y="total_bill", data=tips) plt.show()
5、直方图
函数seaborn.distplot import seaborn as sns import numpy as np sns.set() import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline np.random.seed(0) x = np.random.randn(1000) ax = sns.distplot(x) plt.show()
6、热力图
函数seaborn.heatmap import numpy as np np.random.seed(0) import seaborn as sns sns.set() import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline uniform_data = np.random.rand(10, 12) ax = sns.heatmap(uniform_data) plt.show()
7、散点图矩阵
函数sns.pairplot import seaborn as sns sns.set() import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline iris = sns.load_dataset("iris") ax = sns.pairplot(iris) plt.show()
8、分类散点图
函数seaborn.catplot import seaborn as sns sns.set() import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline exercise = sns.load_dataset("exercise") ax = sns.catplot(x="time", y="pulse", hue="kind", data=exercise)\ plt.show()
9、计数条形图
函数seaborn.countplot import seaborn as sns sns.set() import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline titanic = sns.load_dataset("titanic") ax = sns.countplot(x="class", data=titanic) plt.show()
10、回归图
函数 seaborn.lmplot 绘制散点及回归图 import seaborn as sns sns.set() import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline tips = sns.load_dataset("tips") ax = sns.lmplot(x="total_bill", y="tip", data=tips) plt.show()
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