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Seaborn绘制统计图
14 2024-10-27
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Python学习杂记
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Seaborn基础使用摘要
简单案例:Seaborn库用于数据可视化,可通过导入库、设置主题、加载数据集和绘制关系图来创建图表。示例代码展示了如何使用内置的“tips”数据集来生成一个关系图,其中展示了账单总额、小费、时间、是否吸烟者等信息的分布。
直方图
直方图是展示数据分布的常见方法,通过条形图表示不同数据变量。示例中使用“penguins”数据集创建直方图,并调整直方图的宽度,以展示企鹅的鳍长分布情况。
散点图
散点图用于展示因变量随自变量变化的趋势。通过加载“mpg”数据集生成散点图,可以可视化汽车马力与每加仑英里数之间的关系,并通过不同的语义设置增加额外信息。
小提琴图
小提琴图结合了箱线图和核密度图,用于展示数值数据的分布情况。示例中,利用“brain_networks”数据集绘制小提琴图,展示了不同网络之间大脑活动的相关性。
热力图
热力图通过色彩展示矩阵中的数值大小。示例展示了如何使用“flights”数据集来创建热力图,揭示了不同年份和月份的乘客数量变化。
相关系数图
相关系数图用于展示变量间的线性相关程度。示例代码利用“brain_networks”数据集,通过聚类映射创建了相关系数图,揭示了不同网络之间的相关性。
多张图合并
使用FacetGrid模块可以合并多个图表,以便一次展示多个视图。示例代码中,通过生成一个包含不同速度数据的径向数据集,然后转换为长格式并用FacetGrid绘图,展示了不同速度下的分布情况。
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