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
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
摘要：
绘制bar图，类似于直方图： 运行结果： 此时我们可以调整参数，让图更美观。 运行结果： 在很多时候，我们更希望这种图可以横着画，我们可以在画图的时候使用 ax.barh() 去画，其他命令一样。 效果如下：（这里是pycharm的效果，右边显示不完全） 绘制散点图 ax.scatter() 用来绘 阅读全文