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数据可视化干货：使用pandas和seaborn制作炫酷图表（附代码）

DataFrame的plot方法在同一个子图中将每一列绘制为不同的折线，并自动生成图例(见图9-14)： In [62]: df = pd.DataFrame(np.random.randn(10, 4...参数 描述 label 图例标签 ax 绘图所用的matplotlib子图对象；如果没传值，则使用当前活动的matplotlib子图 style 传给matplotlib的样式字符串，比如'ko--'...方法参数 DataFrame拥有多个选项，允许灵活地处理列；例如，是否将各列绘制到同一个子图中，或为各列生成独立的子图。...参数 描述 subplots 将DataFrame的每一列绘制在独立的子图中 sharex 如果subplots=True，则共享相同的x轴、刻度和范围 sharey 如果subplots=True，则共享相同的...▲图9-22 小费百分比密度图 distplot方法可以绘制直方图和连续密度估计，通过distplot方法seaborn使直方图和密度图的绘制更为简单。

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

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。...在同一个子图中绘制两个不同一维总体的核密度估计图，这里为了把它们区分开分别定义了label参数以显示在图例中： ax1 = sns.kdeplot(setosa.petal_width,label='setosa.petal_width...') ax2 = sns.kdeplot(virginica.petal_width,label='virginica.petal_width') 在同一个子图中绘制两个不同二维总体的核密度估计图：..., color='r', height=0.2) 四、distplot seaborn中的distplot主要功能是绘制单变量的直方图...，且还可以在直方图的基础上施加kdeplot和rugplot的部分内容，是一个功能非常强大且实用的函数，其主要参数如下： a：一维数组形式，传入待分析的单个变量 bins：int型变量，用于确定直方图中显示直方的数量

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    （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...在同一个子图中绘制两个不同一维总体的核密度估计图，这里为了把它们区分开分别定义了label参数以显示在图例中： ax1 = sns.kdeplot(setosa.petal_width,label='setosa.petal_width...在同一个子图中绘制两个不同二维总体的核密度估计图： ax1 = sns.kdeplot(setosa.sepal_width,setosa.sepal_length,...三、distplot 　　seaborn中的distplot主要功能是绘制单变量的直方图，且还可以在直方图的基础上施加kdeplot和rugplot的部分内容，是一个功能非常强大且实用的函数，其主要参数如下...： 　　a：一维数组形式，传入待分析的单个变量 　　bins：int型变量，用于确定直方图中显示直方的数量，默认为None，这时bins的具体个数由Freedman-Diaconis准则来确定 　　hist

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    gguidance优雅的自定义图例

    欢迎关注R语言数据分析指南 ❝本节来介绍一款R包「gguidance」，其主要可以用来自定义设置图例及刻度条，在实际操作中非常的实用，下面小编来简单介绍几个案例来做展示，希望各位观众老爷能够喜欢，更多详细文档请参考作者官方文档...Engine displacement", y = "Highway miles per gallon") + theme(axis.line = element_line()) 设置图例布局...p + aes(colour = paste(cyl, year)) + guides(colour = "legend_cross") 设置图例颜色 p + aes(colour = class...) + guides(colour = "legend_string") 设置图例两端形状 p + aes(colour = cty) + scale_colour_viridis_c(guide...(density = mpg$cty)) 设置图例为直方图 p + aes(colour = cty) + scale_colour_viridis_c( guide = guide_colour_histogram

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    干货|教你一文掌握：Matplotlib+Seaborn可视化

    导语 Seaborn和Matplotlib是Python最强大的两个可视化库。Seaborn其默认主题让人惊讶，而Matplotlib可以通过其多个分类为用户打造专属功能。...'y-name') #设置y轴名称,plt.ylabel plt.axis([-6,,-10,]) #设置横纵坐标轴范围，这个在子图中被分解为下面两个函数...() #显示图例 plt.tight_layout() #自动控制图像外部边缘，此方法不能够很好的控制图像间的间隔 plt.show() ?...0 8 导入Seaborn import seaborn as sns 0 9 直方图barplot x = np.arange() y = np.array([,,,,,,,]) df = pd.DataFrame...0 12 总结 相信介绍到这里，大家对Matplotlib和Seaborn常用图形有充分的了解了，下面通过一些案例去实践可视化操作吧！我也会在后续实战中带来更多的应用。

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    ​再见 Seaborn！Altair 数据可视化已超神

    使用 Altair，我们可以通过类似于 Seaborn 图的条形图、直方图、散点图和气泡图、网格图和误差图等创建交互式数据可视化。...可以使用另一个属性 "origin" 为图例条目着色，并使用两个库的附加变量 "displacement" 控制点的大小。...为了自定义颜色，我们从 Seaborn 的预定义调色板中选择了一个Palette='magma_r'。...从语法的角度来看，这些库需要数据源的输入 x、y 来绘制。两个库的输出看起来还挺不错的。 接下来尝试更多的图并进行比较。 直方图 在这组可视化中，我们将绘制基本的直方图。...另一方面，Seaborn 不提供与任何图表的交互性。如果你想过滤掉绘图本身内部的数据并专注于绘图中感兴趣的区域/区域，就不建议使用Seaborn。

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    《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

    图9-1 简单的线图 虽然seaborn这样的库和pandas的内置绘图函数能够处理许多普通的绘图任务，但如果需要自定义一些高级功能的话就必须学习matplotlib API。...图9-11 2008-2009年金融危机期间的重要日期 这张图中有几个重要的点要强调：ax.annotate方法可以在指定的x和y坐标轴绘制标签。...你可以用seaborn.set在不同的图形外观之间切换： In [90]: sns.set(style="whitegrid") 直方图和密度图 直方图（histogram）是一种可以对值频率进行离散化显示的柱状图...图9-22 小费百分比的密度图 seaborn的distplot方法绘制直方图和密度图更加简单，还可以同时画出直方图和连续密度估计图。...纯手工创建这样的图表很费工夫，所以seaborn提供了一个便捷的pairplot函数，它支持在对角线上放置每个变量的直方图或密度估计（见图9-25）： In [107]: sns.pairplot(trans_data

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    分布（一）利用python绘制直方图

    ax.hist(df["sepal_length"], edgecolor="black") plt.show() 直方图 定制多样化的直方图 自定义直方图一般是结合使用场景对相关参数进行修改，并辅以其他的绘图知识...参数信息可以通过官网进行查看，其他的绘图知识则更多来源于实战经验，大家不妨将接下来的绘图作为一种学习经验，以便于日后总结。 以下直方图的自定义只是冰山一角，尽管如此依然显得很多很杂。...，故不能在 subplots 子图中使用。...这里采用自定义SeabornFig2Grid将 Seaborn生成的图转为matplotlib类型的子图。...的displot和matplotlib的hist可以快速绘制直方图，并通过修改参数或者辅以其他绘图知识自定义各种各样的直方图来适应相关使用场景。

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    40000字 Matplotlib 实操干货，真的全！

    上图可见，plt.legend()函数绘制的图例线条与图中的折线无论风格和颜色都保持一致。...查阅plt.legend文档字符串可以获得更多相关信息；我们在[自定义图表图例]一节中也会讨论更高级的图例应用。...要绘制基于 KDE 进行可视化的图表，Matplotlib 写出的代码会比较冗长。 6.自定义图标图例 图例可以为可视化赋予实际含义，为不同的图标元素附上明确说明。...我们前面看到了一些简单的图例创建例子；本小节中我们来介绍一下在 Matplotlib 中自定义图例的位置和进行美化的方法。...但除此之外还有很多能自定义图例的方法。例如，我们可以指定图例位置并且去除边框： ax.legend(loc='upper left', frameon=False) fig ?

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    40000字 Matplotlib 实操干货，真的全！

    参阅 Matplotlib 在线文档和这些函数的文档字符串可以获得更多的信息。 当一幅图中绘制了多条折线时，如果能够绘制一个线条对应的图例能让图表更加清晰。...查阅plt.legend文档字符串可以获得更多相关信息；我们在[自定义图表图例]一节中也会讨论更高级的图例应用。...要绘制基于 KDE 进行可视化的图表，Matplotlib 写出的代码会比较冗长。 6.自定义图标图例 图例可以为可视化赋予实际含义，为不同的图标元素附上明确说明。...我们前面看到了一些简单的图例创建例子；本小节中我们来介绍一下在 Matplotlib 中自定义图例的位置和进行美化的方法。...我们希望使用一个图例来指明散点尺寸的比例，同时用一个颜色条来说明人口数量，我们可以通过自定义绘制一些标签数据来实现尺寸图例： 译者注：新版 Matplotlib 已经取消 aspect 参数，此处改为使用新的

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    40000字 Matplotlib 实操干货，真的全！

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    11种 Matplotlib 科研论文图表实现 ！！

    参阅Matplotlib在线文档和这些函数的文档字符串可以获得更多的信息。 当一幅图中绘制了多条折线时，如果能够绘制一个线条对应的图例能让图表更加清晰。Matplotlib也内建了函数来快速创建图例。...查阅 plt.legend 文档字符串可以获得更多相关信息；我们在[自定义图表图例]一节也会讨论更高级的图例应用。...要绘制基于 KDE 进行可视化的图表，Matplotlib 写出的代码会比较冗长。 6、自定义图标图例 图例可以为可视化赋予实际含义，为不同的图标元素附上明确说明。...我们前面看到了一些简单的图例创建例子；本小节中我们来介绍一下在 Matplotlib 中自定义图例的位置和进行美化的方法。...要在 Python 中更加正规的使用颜色，你可以查看 Seaborn 库的工具和文档。 （2）颜色限制和扩展 Matplotlib 允许你对颜色条进行大量的自定义。

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    全文 40000 字，最强(全) Matplotlib 实操指南

    参阅 Matplotlib 在线文档和这些函数的文档字符串可以获得更多的信息。 当一幅图中绘制了多条折线时，如果能够绘制一个线条对应的图例能让图表更加清晰。...查阅plt.legend文档字符串可以获得更多相关信息；我们在[自定义图表图例]一节中也会讨论更高级的图例应用。...要绘制基于 KDE 进行可视化的图表，Matplotlib 写出的代码会比较冗长。 6.自定义图标图例 图例可以为可视化赋予实际含义，为不同的图标元素附上明确说明。...我们前面看到了一些简单的图例创建例子；本小节中我们来介绍一下在 Matplotlib 中自定义图例的位置和进行美化的方法。...我们希望使用一个图例来指明散点尺寸的比例，同时用一个颜色条来说明人口数量，我们可以通过自定义绘制一些标签数据来实现尺寸图例： 译者注：新版 Matplotlib 已经取消 aspect 参数，此处改为使用新的

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    Python绘图全景式教程：提升你的数据表达力

    Python绘图库概述Python支持多种用于数据可视化的库，其中最常用的包括：Matplotlib：一个基础的绘图库，适合进行各种二维绘图，功能强大且高度自定义。...下面是一个简单的折线图例子：import matplotlib.pyplot as plt# 数据x = [0, 1, 2, 3, 4]y = [0, 1, 4, 9, 16]# 创建图形plt.plot...自定义图形样式Matplotlib支持自定义图形的样式、颜色、线型等，下面是如何改变线型和颜色的例子：plt.plot(x, y, color='green', linestyle='--', marker...Seaborn数据可视化Seaborn安装与介绍Seaborn是一个基于Matplotlib的高级库，能够帮助用户轻松绘制出美观的统计图形。...用Seaborn绘制分类数据分布图Seaborn特别擅长绘制分类数据的分布情况。

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    收藏！！！学习Matplotlib看这一份笔记就够了！

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    python数据科学系列：matplotlib入门详细教程

    而在二者之间： 如果是简单的单图表绘制，或者是交互实验环境，则plt接口足以满足需要，且操作简单易用 如果是多图表绘制，需要相对复杂的图例配置和其他自定义设置，那么毫无疑问面向对象接口绘图是当之无愧的不二选择...，可选barh绘制水平条形图 hist，直方图，形式上与条形图很像，但表达意义却完全不同：直方图用于统计一组连续数据的分区间分布情况，比如有1000个正态分布的随机抽样，那么其直方图应该是大致满足钟型分布...plt接口绘图中配置常用图例 前面提到，绘图接口有2种形式，分别是面向"当前"图的plt接口和面向对象接口，在这2种方式的相应接口中，多数接口名是一致的，例如：plt.plot()和axes.plot...04 自定义子图 ? 前面提到，figure为绘图创建了画板，而axes基于当前画板创建了1个或多个子图对象。为了创建各种形式的子图，matplotlib主要支持4种添加子图的方式。...应用plt.GridSpec实现复杂多子图绘制 05 自定义配置 实际上，前述在配置图例过程中，每次绘制都需要进行大量自定义代码设置（这也是matplotlib的一个短板），在少量绘图工作时尚可接受，但在大量相似绘图存在重复操作时

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    学习Matplotlib看这一份笔记就够了！

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    可能是全网最全的Matplotlib可视化教程

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    超全！40000字 Matplotlib 实战

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