文档建议反馈控制台
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
最新优惠活动
文章/答案/技术大牛
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

Seaborn 可视化

Seaborn是在matplotlib的基础上进行了更高级的API封装，从而使得作图更加容易，在大多数情况下使用seaborn能做出很具有吸引力的图，而使用matplotlib就能制作具有更多特色的图。...lmplot函数内部会调用regplot，两者的主要区别是regplot创建坐标轴，而lmplot创建图  sns.lmplot(x='total_bill',y='tip',data = tips)...还可以使用jointplot在每个轴上创建包含单个变量的散点图。...函数会为单变量绘制直方图，双变量绘制散点图 sns.pairplot(tips) pairplot的缺点是存在冗余信息，图的上半部分和下半部分相同 可以使用pairgrid手动指定图的上半部分和下半部分...',data = tips,fit_reg=False,hue='sex',markers=['o','x'])   Seaborn主题和样式 上面的Seaborn图都采用了默认样式，可以使用sns.set_style

9610

详解seaborn可视化中的kdeplot、rugplot、distplot与jointplot

Python大数据分析 一、seaborn简介 seaborn是Python中基于matplotlib的具有更多可视化功能和更优美绘图风格的绘图模块，当我们想要探索单个或一对数据分布上的特征时，可以使用到...fit部分拟合出的曲线之外的所有对象的色彩 vertical：bool型，控制是否颠倒x-y轴，默认为False，即不颠倒 norm_hist：bool型变量，用于控制直方图高度代表的意义，为True直方图高度表示对应的密度...ratio：int型，调节联合图与边缘图的相对比例，越大则边缘图越矮，默认为5 space：int型，用于控制联合图与边缘图的空白大小 xlim,ylim：设置x轴与y轴显示范围 joint_kws,...将kind参数设置为'reg'，为联合图添加线性回归拟合直线与核密度估计结果： ax = sns.jointplot(x='sepal_length',y='sepal_width',data=setosa..., kind='reg') 修改kind为'hex'来为联合图生成六边形核密度估计： ax = sns.jointplot(x='sepal_length',y=

5K32
    • 您找到你想要的搜索结果了吗？
    是的
    没有找到

    关系（一）利用python绘制散点图

    ('自定义每组的标记') # 自定义调色板 scatter3 = sns.lmplot( x="sepal_length", y="sepal_width", data=df, fit_reg=False...() # 自动调整间距 plt.show() 8 引申-绘制曼哈顿图 # 曼哈顿图是散点图的一种变体，可联想曼哈顿鳞次栉比的大楼 # 一般用于基因相关研究，如GWAS。...每组表示一个染色体，每个点表示一个基因 # x轴为该点在染色体的位置，y轴值代表其P值的-log10，越高相关性越强 from pandas import DataFrame from scipy.stats...day_data['Day_num'], s=day_data['Sales Volume'], label=day) plt.yticks(np.arange(len(days)), days) # 设置y轴的刻度和标签...: a }) fig, axs = plt.subplots(ncols=2, figsize=(8, 4)) # 创建1行2列的子图 # 原始散点图 axs[0].plot( 'x', 'y',

    26410

    （数据科学学习手札62）详解seaborn中的kdeplot、rugplot、distplot与jointplot

    一、简介 　　seaborn是Python中基于matplotlib的具有更多可视化功能和更优美绘图风格的绘图模块，当我们想要探索单个或一对数据分布上的特征时，可以使用到seaborn中内置的若干函数对数据的分布进行多种多样的可视化...：字符型变量，用于控制展示成对变量相关情况的主图中的样式 　　color：控制图像中对象的色彩 　　height：控制图像为正方形时的边长 　　ratio：int型，调节联合图与边缘图的相对比例，越大则边缘图越矮...，默认为5 　　space：int型，用于控制联合图与边缘图的空白大小 　　xlim,ylim：设置x轴与y轴显示范围 　　joint_kws,marginal_kws,annot_kws：传入参数字典来分别精细化控制每个组件...将kind参数设置为'reg'，为联合图添加线性回归拟合直线与核密度估计结果： ax = sns.jointplot(x='sepal_length',y='sepal_width',data=setosa...修改kind为'kde'来将直方图和散点图转换为核密度估计图，并将边际轴的留白大小设定为0： ax = sns.jointplot(x='sepal_length',y='sepal_width',data

    3.2K50

    大数据应用导论 Chapter05 | 数据可视化

    图形多样:条形图、饼图、箱线图、气泡图、直方图… 绘图工具也多种多样：Matplotlib、Seaborn、Tableau、Echarts等 条形图与直方图能最快地展示数据分布是否均匀。...散点图(scatter plot) 散点图是一种图形表达形式，具有描述两个连续型地特征，具有检测离群值地功能。 ?...气泡图(bubble chart) 展示第三个连续型数值的特征，气泡大小反应特征的大小。 ? 饼图(pie chart) 饼图是条形图的变种，能很好展示各个分量占总体数的比例。...4. xlabel()：X轴命名 5. ylabel()：Y轴命名 6. xticks()：X轴刻度 7. yticks()：Y轴刻度 8. savefig()：保存图片 2.1、正弦图像...sns.jointplot(x='total_bill', y ='tip', data = tips, kind='reg') ?

    2.5K20

    Python Seaborn (4) 线性关系的可视化

    在 Tukey 的精神中，Seaborn 的回归图主要是为了添加一个视觉指南，有助于在探索性数据分析期间强调数据集中的模式。 也就是说，Seaborn 本身并不是统计分析的一揽子计划。...很显然，所得到的的图的结果是相同的，除了图形形状略有些不同，这里会简短的解释。...这是因为 func：regplot 是一个 “轴级” 功能绘制到特定的轴上。 这意味着您可以自己制作多面板图形，并精确控制回归图的位置。...如果没有提供轴，它只需使用 “当前活动的” 轴，这就是为什么默认绘图与大多数其他 matplotlib 函数具有相同的大小和形状的原因。要控制大小，您需要自己创建一个图形对象。 ?...除了前面讨论的绘图样式之外，jointplot() 可以使用 regplot() 通过传递 kind ="reg" 来显示关节轴上的线性回归拟合： ?

    2.1K20

    Seaborn 基本语法及特点

    Seaborn 中的数据分布型图绘制函数： 分类数据型图 在面对数据组中具有离散型变量（分类变量）的情况时，我们可使用以 X 轴或 Y 轴作为分类轴的绘图函数来绘制分类数据型图。...Seaborn 中的回归分析型图绘制函数： 多子图网格型图 相比 Matplotlib，Seaborn 提供了多个子图网格绘图函数，它们可快速实现分面图的展示。...FacetGrid() 函数可以实现行、列、色调 3 个维度的数值映射，其中，行、列维度与所得的轴阵列有明显的对应关系，色调变量可被视为沿深度轴的第三维，用不同的颜色绘制不同级别的数据。...提供的 PairGrid () 函数主要用于绘制数据集中具有成对关系的多子图网格型图。...Seaborn 中部分颜色主题选项的可视化效果： 绘图元素缩放比例 set_context() 函数的参数 context 可选值为 paper、notebook（默认）、talk 和 poster，

    27330

    Python中最常用的 14 种数据可视化类型的概念与代码

    分组条形图 当数据集具有需要在图形上可视化的子组时，将使用分组条形图。...堆叠柱状图将每个柱子进行分割以显示相同类型下各个数据的大小情况。 分类： 堆积柱状图： 比较同类别各变量和不同类别变量总和差异。 百分比堆积柱状图： 适合展示同类别的每个变量的比例。...，x和y轴等比例 ax.axis('equal') # 画饼图 mypie, _ = ax.pie(group_size, radius=1.3, labels=group_names, colors=...散点图可以具有高或低的负相关。 无相关性 如果在散点图上显示的两组数据之间没有明显的相关性，则认为它们不相关。 气泡图 气泡图显示数据的三个属性。它们由 x 位置、y 位置和气泡的大小表示。...小提琴图 一般来说，小提琴图是一种绘制连续型数据的方法，可以认为是箱形图与核密度图的结合体。当然了，在小提琴图中，我们可以获取与箱形图中相同的信息。

    9.6K20

    Seaborn-让绘图变得有趣

    另外，如果没有适当的标题和轴标签，则绘图是不完整的，因此也添加了它们。...计数图 计数图根据某个类别列自动对数据点进行计数，并将数据显示为条形图。这在分类问题中非常有用，在分类问题中，要查看各种类的大小是否相同。...例如，该列具有尚未在任何地方描述ocean_proximity的值具有适当信息的数据集。由于这只是用于理解图的参考数据集，因此没什么大不了的。...联合图 联合图是要绘制的两个要素的散布图与密度图（直方图）的组合。seaborn的联合图甚至可以使用kindas 甚至单独绘制线性回归reg。...sns.jointplot(x = "total_rooms", y = "total_bedrooms", data=dataset, kind="reg", height = 8, color =

    3.6K20

    数据可视化(11)-Seaborn系列 | 小提琴图violinplot()

    与盒形图不同，因为盒形图的所有绘图组件都对应于实际数据点,小提琴形图具有底层分布的核密度估计。...实际内核大小将通过将比例因子乘以每个bin中数据的标准差来确定。 cut:float 以带宽大小为单位的距离，用于将密度扩展到超过极端数据点。...设置为0可将小提琴范围限制在观测数据范围内 （即，与ggplot中的trim=true具有相同的效果）。 scale：{“area”，“count”，“width”} 用于缩放每个小提琴宽度。...如果是区域，每个小提琴都会有相同的区域。 如果计数，小提琴的宽度将按照该箱中的观察次数进行缩放。...如果宽度，每个小提琴将具有相同的宽度 gridsize：int 用于计算核密度估计的离散网格中的点数 inner:{'box'，'quartile'，'point'，'stick'，None} 表示小提琴内部的数据点

    13.4K10

    数据可视化基础与应用-04-seaborn库从入门到精通03

    sharex, sharey：设定是否使用相同的x、y轴范围。 margin_titles：设定上边缘的标题是否显示。 facet_kws：可选的传递给 FacetGrid 的其他参数。...sharex, sharey：设定是否使用相同的x、y轴范围。 margin_titles：设定上边缘的标题是否显示。 facet_kws：可选的传递给 FacetGrid 的其他参数。...设置为0将小提琴的范围限制在观察到的数据范围内(即，与ggplot中的trim=True具有相同的效果。...该图通过每个数据点绘制了一条单调递增的曲线，这样曲线的高度反映了具有较小值的观测值的比例: 案例1-经验累计分布图ecdf sns.displot(penguins,x="flipper_length_mm...Matplotlib为制作多轴图形提供了良好的支持;Seaborn在此基础上构建，直接将图的结构链接到数据集的结构。

    58910

    数据可视化(15)-Seaborn系列 | 双变量关系图jointplot()

    双变量关系图 在默认情况下双变量关系图是散点图与直方图组合的联合直方图，可以通过设置kind来改变联合直方图。...函数原型 seaborn.jointplot(x, y, data=None, kind='scatter', stat_func=None, color=None...hex"} 作用：指定要绘制的类型 color : matplotlib color height : 数字 作用：指定图的大小(图是正方形的) ratio:数字 作用：指定主轴(x,y轴)与边缘轴...(正方形四边除x,y轴外的其它轴)高度的比率 space：数字 作用：指定主轴与边缘轴之间的空间 dropna : bool 作用：如果为True,则删除x和y中缺少的观测值 案例教程 import...二维数据，并指定x,y轴 """ x, y = np.random.randn(2, 300) (sns.jointplot(x, y, kind="hex").set_axis_labels("x",

    5.6K00

    小白也能看懂的seaborn入门示例

    Seaborn其实是在matplotlib的基础上进行了更高级的API封装，从而使得作图更加容易，在大多数情况下使用seaborn就能做出很具有吸引力的图，应该把Seaborn视为matplotlib的补充...seaborn一共有5个大类21种图，分别是： Relational plots 关系类图表 relplot() 关系类图表的接口，其实是下面两种图的集成，通过指定kind参数可以画出下面的两种图 scatterplot...kdeplot() 核函数密度估计图 rugplot() 将数组中的数据点绘制为轴上的数据 Regression plots 回归图 lmplot() 回归模型图 regplot() 线性回归图 residplot...在seaborn中，最简单的实现方式是使用jointplot()函数，它会生成多个面板，不仅展示了两个变量之间的关系，也在两个坐标轴上分别展示了每个变量的分布。...他们尤其善于表现交互作用：一个分类变量的层次之间的关系如何在第二个分类变量的层次之间变化。连接来自相同色调等级的每个点的线允许交互作用通过斜率的差异进行判断，这比对几组点或条的高度比较容易。

    4.7K20

    seaborn从入门到精通03-绘图功能实现02-分类绘图Categorical plots

    sharex, sharey：设定是否使用相同的x、y轴范围。 margin_titles：设定上边缘的标题是否显示。 facet_kws：可选的传递给 FacetGrid 的其他参数。...sharex, sharey：设定是否使用相同的x、y轴范围。 margin_titles：设定上边缘的标题是否显示。 facet_kws：可选的传递给 FacetGrid 的其他参数。...引用规则的名称或计算内核带宽时使用的比例因子。实际的内核大小将通过将比例因子乘以每个bin中的数据的标准偏差来确定。...设置为0将小提琴的范围限制在观察到的数据范围内(即，与ggplot中的trim=True具有相同的效果。...该函数还在另一个轴上对高度的估计值进行编码，但它不是显示完整的条，而是绘制点估计值和置信区间。此外，pointplot()连接来自相同色调类别的点。

    38720

    数据挖掘从入门到放弃（五）seaborn 的数据可视化

    连续性变量）：distplot() # 1、分布图（连续性变量）：distplot() # 探究单个连续属性的分布图，使用distplot()方法，横坐标是数据，纵坐标是概率图；参照seaborn官网api...# countplot() 中x和y只能指定一个，指定x轴则y轴展示数量，指定y轴则x轴展示数量 fig,(axis1,axis2,axis3) = plt.subplots(1,3,figsize=(...3、两个变量的散点图：scatterplot() # countplot() 中x和y只能指定一个，指定x轴则y轴展示数量，指定y轴则x轴展示数量 fig,(axis1,axis2,axis3) = plt.subplots...，在x和y轴绘制分布图，在中心绘制散点图； # seaborn.jointplot(x, y, data=None, kind='scatter', stat_func=None, color=None...='reg'得到回归线； sns.jointplot(x="total_bill_dollar", y="tips_dollar", data=tips,kind='reg',color="red")

    2.1K50

    《利用Python进行数据分析·第2版》第9章 绘图和可视化9.1 matplotlib API入门9.2 使用pandas和seaborn绘图9.3 其它的Python可视化工具9.4 总结

    你还可以通过sharex和sharey指定subplot应该具有相同的X轴或Y轴。在比较相同范围的数据时，这也是非常实用的，否则，matplotlib会自动缩放各图表的界限。...图9-9 用于演示xticks的简单线型图 Y轴的修改方式与此类似，只需将上述代码中的x替换为y即可。轴的类有集合方法，可以批量设定绘图选项。...图9-18 每天各种聚会规模的比例 于是，通过该数据集就可以看出，聚会规模在周末会变大。 对于在绘制一个图形之前，需要进行合计的数据，使用seaborn可以减少工作量。...图9-19 小费的每日比例，带有误差条 seaborn的绘制函数使用data参数，它可能是pandas的DataFrame。其它的参数是关于列的名字。...图9-20 根据天和时间的小费比例 注意，seaborn已经自动修改了图形的美观度：默认调色板，图形背景和网格线的颜色。

    7.4K90

    数据科学 IPython 笔记本 8.11 多个子图

    有时，并排比较不同的数据视图会很有帮助。为此，Matplotlib 具有子图的概念：可以在单个图形中一起存在的较小轴域分组。这些子图可能是插图，绘图网格或其他更复杂的布局。...例如，我们可以通过将x和y位置设置为 0.65（也就是说，从图形宽度的 65% 和高度的 65% 开始），x和y范围为 0.2（即轴域的大小是图形宽度的 20% 和高度的 20%），在另一个轴域的右上角创建一个插入的轴域...plt.subplots：一次创建整个网格 在创建大型子图网格时，刚才描述的方法会变得相当繁琐，特别是如果你想在内部绘图上隐藏x轴和y轴标签。...在这里，我们将创建2x3子图的网格，其中同一行中的所有轴域共享其y轴刻度，并且同一列中的所有轴域共享其x轴刻度： fig, ax = plt.subplots(2, 3, sharex='col', sharey...，这是很常见的，它在 Seaborn 包中有自己的绘图 API; 详细信息请参阅“使用 Seaborn 进行可视化”。

    1K30

    百川归海，四类图统揽统计图:Seaborn|可视化系列03

    seaborn可视化的写法和matplotlib基本相同。...relplot的参数如下： •data、x、y：分别是数据集、x轴对应值(data里的某一列的列名)、y轴对应值；•hue：色调，对数据的一种分类，通过颜色进行区分；如何指定颜色映射的规则呢？...、y：分别对应数据集、x轴对应值、y轴对应值；•x_estimator：是否显示x的估计量；•ci：回归的置信区间范围，在 0～100之间；•x_ci：可选"ci"或"sd"；•order：如果大于1，...catplot参数： •data、x、y：分别对应数据集、x轴对应值、y轴对应值，x会默认是一个分类变量，不是连续的数值；•hue：色调，将数据列映射到颜色；•orient：水平方向还是垂直方向上的分类...(x="total_bill", y="tip", data=tips,kind="reg") 热力图可以展现一个矩阵类型的数据，用来展现x和y可能存在的某种模式，除了地理上的分布模式外，日历图是热力图的一个经典例子

    3.1K30
    点击加载更多

    扫码

    添加站长 进交流群

    领取专属 10元无门槛券

    手把手带您无忧上云

    扫码加入开发者社群

    相关资讯

    热门标签

    更多标签

    活动推荐

      运营活动

      活动名称
      广告关闭

      腾讯云开发者

      扫码关注腾讯云开发者

      扫码关注腾讯云开发者

      领取腾讯云代金券

      热门产品

      热门推荐

      更多推荐

      Copyright © 2013 - 2025 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有

      深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 深公网安备号 44030502008569

      腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号 | 京公网安备号11010802020287

      领券