随笔分类 -  seaborn库

Python数据可视化库seaborn ------ 多变量的分布绘图：stripplot()、swarmplot()；箱线图与小提琴图；条形图；点图；多层面板分类图：catplot函数、FacetGrid 类、PairGrid类；热力图
摘要：seaborn官方文档：http://seaborn.pydata.org/api.html 绘制多变量的分布图 先绘制两个变量的分布图，其中X变量为分类变量，Y为数值变量。 运行结果： 注意：观察上图不难发现，带图默认是有抖动的，即 jitter=True 。下面用 swarmplot 绘制带分布 阅读全文
posted @ 2018-08-14 14:20 巴蜀秀才 阅读(6278) 评论(0) 推荐(0) 编辑
Python数据可视化库seaborn ------ 两维数据间的分布关系；多维数据间的分布关系； 绘制回归关系；用DataFrame数据画图；根据某属性的不同类别绘制曲线；
摘要：观测两个变量之间的分布关系 最好用散点图 两个便量间的分布关系： 运行结果： 用 “类蜂窝” 结构展示数据的分布： 运行结果： 多维数据间的分布关系 运行结果： 绘制回归关系 regplot()和lmplot()都可以绘制回归关系,推荐regplot() 运行结果： 用DataFrame数据画图 用 阅读全文
posted @ 2018-08-13 23:31 巴蜀秀才 阅读(9290) 评论(1) 推荐(0) 编辑
Python数据可视化库seaborn ------ 绘制直方图概率密度曲线；绘制多条曲线；设置主题风格；小提琴图；箱线图；绘制seaborn多个子图；调色板；
摘要：绘制数据的直方图及其概率密度曲线 这里可以使用 seaborn.displot() 来绘制，如果指定kde参数为False，就不会画概率密度曲线 运行结果： 下面展示没有概率密度曲线的直方图和用gamma拟合的概率密度曲线： 运行结果： 在一个画布上绘制多条曲线 运行结果： 我们可以恢复seabor 阅读全文
posted @ 2018-08-13 22:02 巴蜀秀才 阅读(17531) 评论(0) 推荐(1) 编辑

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