seaborn 使用简单入门

Python与算法社区

共 1132字,需浏览 3分钟

 ·

2020-12-18 19:19

Python与算法社区
已原创 448 篇原创,干货满满
三步加星标


01

02

03

三步加星标






你好,我是zhenguo

今晚学习 seaborn ,seaborn 是基于matplotlib开发的,提供更高一级的接口,做出的可视化图更加具有表现力。

下面介绍 seaborn 库的入门使用方法,首先导入它和 pyplot 模块:

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

它里面内置了一些经典数据集,如tips, titanic, iris等,下面依次导入:

tips = sns.load_dataset("tips")
titanic = sns.load_dataset("titanic")
iris = sns.load_dataset("iris")

以titanic 为例,绘制factorplot 图,展示 sex(男、女),不同阶层(1,2,3)的 survived比率:

sns.factorplot(x="pclass", y="survived", hue="sex",data=titanic)

还可以定制 pointplot 图, 调整 markers,linestyles 等参数:

sns.pointplot(x="class", y="survived", hue="sex", data=titanic,
              palette={"male":"g","female":"m"},markers=["^","o"],linestyles=["-","--"])

不同阶层下,不同性别的存活比率 barplot 图:

sns.barplot(x="sex",y="survived", hue="class", data=titanic)

统计deck枚举值不同取值的出现频次countplot图:

sns.countplot(x="deck", data=titanic,  palette="Greens_d")

箱形图观察数据分布规律:

sns.boxplot(x="alive", y="age",hue="adult_male",data=titanic)


关于 seaborn 使用,有一张 cheetsheet 图,如下所示:


如果想要这张cheetsheet图,可以添加我微信,备注:seaborn

不必打赏
给我点个赞
就心满意足了
浏览 30
点赞
评论
收藏
分享

手机扫一扫分享

分享
举报
评论
图片
表情
推荐
点赞
评论
收藏
分享

手机扫一扫分享

分享
举报