Python数据分析之可视化——用 Seaborn 做数据可视化(0)总章

2023-10-11 02:32

本文主要是介绍Python数据分析之可视化——用 Seaborn 做数据可视化(0)总章,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

目录

  • 1. 介绍&框架
    • 1.1 Seaborn 与 Matplotlib 的关系
    • 1.2 Seaborn 的优势
    • 1.3 框架(理解)
  • 2. 绘图函数
    • 2.1 可视化统计关系
    • 2.2 可视化分类数据
    • 2.3 可视化数据集的数据分布
    • 2.4 可视化线性关系
  • 3. 多图网格
  • 4. 图像美学/画图设置
  • 5. 总结

参考来源:Seaborn 官方文档

1. 介绍&框架

1.1 Seaborn 与 Matplotlib 的关系

  1. Matplotlib 是一款实用且流行的数据可视化工具;
  2. Seaborn 是在 Matplotlib 的基础上开发的一款强大 API,非常方便;
    说白了,Matplotlib 就是 Seaborn 的底层。

1.2 Seaborn 的优势

  1. 拥有更多的、更现代化的风格样式和艺术效果;
  2. 新增了更多的基于统计的、更加简单方便的高级函数;
  3. 能与 Pandas 的 DataFrame 无缝结合。

附:绘图风格的对比

  • Matplotlib 绘图风格:
    在这里插入图片描述
  • seaborn 绘图风格(默认):
    在这里插入图片描述
  • seaborn绘图风格(设置样式后):
sns.set()  # 默认 style='darkgrid'

注意:sns.set() 一旦设置,全局都回更改,只有重启可以修改(也要注意 matplotlib 和 seaborn 的区别)
在这里插入图片描述

1.3 框架(理解)

全篇分三块进行:
一. 绘图函数(Plotting functions)
二. 多图网络(Multi-plot grids )
三. 画图设置(Plot aesthetics)

目前主要关注第一部分,绘图函数包括针对大多数是连续型数值变量操作的 relplot( )函数,以及针对包含大量分类(离散)数据的 catplot( ),第二、第三部等有需要再进行完善。

2. 绘图函数

2.1 可视化统计关系

2.1 可视化统计关系:sns.relplot()

主要是关系分析函数 sns.relplot()]

2.2 可视化分类数据

2.2 可视化分类数据:sns.catplot()

主要是分类可视化函数 sns.catplot()

2.3 可视化数据集的数据分布

2.3 可视化数据集的数据分布

主要是单变量分析函数 distplot()、二元分布函数jointplot() 和 矩阵图 pairplot()

2.4 可视化线性关系

2.4 可视化线性关系

主要是 regplot() 和 lmplot() 函数。

3. 多图网格

4. 图像美学/画图设置

5. 总结

参考:

Seaborn官网教程

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http://www.chinasem.cn/article/184905

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