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seaborn分类变量的汇总展示

在seaborn中，通过了柱状图，箱体图，小提琴图等多种可视化形式，来展示不同组数据的异同，具体的函数列表如下 1. stripplot, 2. swarmplot 3. boxplot 4. violinplot...5. boxenplot 6. pointplot 7. barplot 8. countplot 1. stripplot 该函数绘制的是扰动的散点图，基本用法如下 >>> df = pd.read_csv...2. swarmplot 该函数绘制的是蜜蜂图，基本用法如下 >>> sns.swarmplot(data=df, x="day", y="total_bill") >>> plt.show() 输出结果如下...6. pointplot 该函数统计分组变量的均值和标准差，用errorbar加折线图的形式展示，基本用法如下 >>> sns.pointplot(data=df, x="day", y="total_bill...对于分类变量的比较和展示，seaborn提供了多种可视化方式，而且内置了统计功能，我们只需要体用数据，就可以直接得到美观的统计图表了，非常的便利。

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Seaborn从零开始学习教程（四）

seaborn针对分类型的数据有专门的可视化函数，这些函数可大致分为三种： 分类数据散点图： swarmplot(), stripplot() 分类数据的分布图： boxplot(), violinplot...sns.swarmplot(x="day", y="total_bill", hue="sex", data=tips); ? 通常情况下，seaborn 还会尝试推断出分类变量的顺序。...可以使用 orient 关键字强制定向，但通常可以互换x和y的变量的数据类型来完成： sns.swarmplot(x="total_bill", y="day", hue="time", data=tips...点图 pointplot() 函数提供了估计可视化的另一种风格。该函数会用高度估计值对数据进行描述，而不是显示一个完整的条形，它只绘制点估计和置信区间。...为了使能够更好的显示，可以使用不同的标记和线条样式来展示不同 hue 类别的层次: sns.pointplot(x="class", y="survived", hue="sex", data=titanic

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

    在seaborn中，有几种不同的方法来可视化涉及分类数据的关系。类似于relplot()和scatterplot()或lineplot()之间的关系，有两种方法来创建这些图。...() (with kind="swarm") （分布密度散点图） 参考 stripplot swarmplot 分布散点图stripplot 参考：http://seaborn.pydata.org/...seaborn.swarmplot(data=None, *, x=None, y=None, hue=None, order=None, hue_order=None, dodge=False, orient...这种图有时被称为“蜂群”，并通过在catplot()中设置kind="swarm"来激活swarmplot()在seaborn中绘制: sns.catplot(data=tips, x="day", y...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。

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    Python数据分析之Seaborn（分类分析绘图 ）

    _subplots.AxesSubplot at 0x22d8a3216a0> 解决方法二：通过swarmplot()函数 sns.swarmplot(x="day", y="total_bill",..._subplots.AxesSubplot at 0x22d87f3b128> sns.swarmplot(x="day", y="total_bill", hue="sex",data=tips) #..._subplots.AxesSubplot at 0x22d8a5bc358> 点图 点图可以更好的描述变化差异 sns.pointplot(x="sex", y="survived", hue="class..._subplots.AxesSubplot at 0x22d8a5bcda0> #详细指定属性值 sns.pointplot(x="class", y="survived", hue="sex", data...estimator 在每个分类中进行矢量到标量的映射 （矢量） ci 置信区间 （浮点数或None） n_boot 计算置信区间时使用的引导迭代次数 （整数） units 采样单元的标识符，用于执行多级引导和重复测量设计

    1.4K31

    数据可视化系列

    Seaborn简介 Seaborn主要用于统计绘图的，它是基于matplotlib进行了更高级的API封装。...使用seaborn就能完成大多数情况下的统计图的绘制，做出很具有吸引力的图。 [seaborn] seaborn一共有5个大类21种图，其目录为： -1....Relational plots 关系类图 relplot() 关系类图(它是散点图和折线图的接口，散点图和折线图均可通过指定kind参数来绘制) scatterplot() 散点图 lineplot(...Categorical plots 分类图 catplot() 分类图(它是下面8种图的接口，下面八种图表均可通过指定kind参数来绘制) stripplot() 分类散点图 swarmplot() 分簇散点图...(能够显示分布密度的分类散点图) boxplot() 箱图 violinplot() 小提琴图 boxenplot() 增强箱图 pointplot() 点图 barplot() 条形图 countplot

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    Kaggle共享单车数据分析——数据可视化

    数据总览 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns...2: 有雾和云/风等。 3: 小雪/小雨，闪电及多云。 4: 大雨/冰雹/闪电和大雾/大雪。 (6) temp - 摄氏温度。 (7) atemp - 人们感觉的温度。...各因素之间的相关性 除registered和casual这种直接与count想关联的字段外，与count关系最密切的因素为temp和atemp，并且temp和atemp相关度极高，可以推测到：影响自行车租借量的最重要因素极有可能是气温...为了更好地处理时间特征，需要将时间中的月、日和小时单独分出。...= 'count',data = df[df['workingday']==1]) plt.subplot(2,1,2) plt.title("Rent Time in WeekEnd") sns.swarmplot

    1.6K41

    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...sns.load_dataset("titanic") # 制作具有性别色彩的自定义调色板 pal = dict(male="#6495ED", female="#F08080") # 生存概率如何随年龄和性别变化...relplot 这是一个图形级别的函数，它用散点图和线图两种常用的手段来表现统计关系。...True, inner="quart", palette={"Yes": "y", "No": "b"}, data=tips) #在隐藏右和上边框线的同时...pointplot 点图代表散点图位置的数值变量的中心趋势估计，并使用误差线提供关于该估计的不确定性的一些指示。点图可能比条形图更有用于聚焦一个或多个分类变量的不同级别之间的比较。

    5.2K20

    数据可视化Seaborn入门介绍

    显然，绘制结果中的上三角和下三角部分的子图是镜像的。 实际上，查看seaborn源码可以发现，其绘图接口大多依赖于一个类实现。...关系型图表 seaborn还提供了几个用于表达双变量关系的图表，主要包括点图和线图两类。...绘图接口有stripplot和swarmplot两种，常用参数是一致的，主要包括： x，散点图的x轴数据，一般为分类型数据 y，散点图的y轴数据，一般为数值型数据 hue，区分维度，相当于增加了第三个参数...统计(估计)图 pointplot pointplot给出了数据的统计量（默认统计量为均值）和相应置信区间（confidence intervals，默认值为95%，即参数ci=95），并以相应的点和线进行绘图显示...注：当x轴分类变量为连续日期数据时，选用pointplot得到的绘图意义更为明确；而对于其他分类型变量，则选用barplot更为合适。

    3.4K20

    Seaborn的15种可视化图表详解

    import seaborn as sns Seaborn提供了一些内置的数据集，这里我们使用Seaborn的Iris数据集。...它表示四分位数范围(IQR)，即第一和第三四分位数之间的范围。中位数由框内的直线表示。须状图从盒边缘延伸到最小值和最大值的1.5倍IQR。异常值是落在此范围之外的任何数据点，并会单独显示出来。...sns.pointplot(x='species',y='petal_length',data=data,markers ='^',color='g') 9、密度图 密度图通过估计连续随机变量的概率函数来表示数据集的分布...sns.swarmplot(x='sepal_width',y='species',data=data,hue='species',dodge=True,orient='h',size=8) 12、配对图...(data=data, x="petal_length", y="species", size=3) 总结 Seaborn对于任何使用Python处理数据的人来说都是一个非常好用的工具，它易于使用，并且提供更美观的图形使其成为探索和交流数据最佳选择

    1.2K21

    python数据科学系列：seaborn入门详细教程

    01 初始seaborn seaborn是python中的一个可视化库，是对matplotlib进行二次封装而成，既然是基于matplotlib，所以seaborn的很多图表接口和参数设置与其很是接近。...关系型图表 seaborn还提供了几个用于表达双变量关系的图表，主要包括点图和线图两类。...绘图接口有stripplot和swarmplot两种，常用参数是一致的，主要包括： x，散点图的x轴数据，一般为分类型数据 y，散点图的y轴数据，一般为数值型数据 hue，区分维度，相当于增加了第三个参数...swarmplot 在stripplot的基础上，不仅将散点图通过抖动来实现相对分离，而且会严格讲各散点一字排开，从而便于直观观察散点的分布聚集情况： ? 2....统计(估计)图 pointplot pointplot给出了数据的统计量（默认统计量为均值）和相应置信区间（confidence intervals，默认值为95%，即参数ci=95），并以相应的点和线进行绘图显示

    19.2K68

    70个精美图快速上手seaborn！

    Seaborn旨在帮助用户轻松地生成有吸引力和信息丰富的可视化结果。...以下是Seaborn库的一些主要特点： 美观的默认样式：Seaborn通过提供现成的样式和颜色主题，使得创建各种类型的图形变得更加简单。它的默认样式经过精心设计，使得图表具有更高的可读性和美观度。...内置的统计图形：Seaborn提供了一系列内置的统计图形，例如柱状图、箱线图、散点图、折线图等。这些图形不仅易于使用，还具有各种选项和参数，可以帮助你更好地展示和理解数据。...多变量数据可视化：Seaborn提供了一些强大的工具来可视化多变量数据。你可以使用Seaborn绘制矩阵图、热力图、聚类图等，以揭示不同变量之间的关系和模式。...() 图片 指定在y轴上绘图： In 19: # 水平 sns.swarmplot(data=tips, y="total_bill") plt.show() 图片 同时指定x和y In 20: sns.swarmplot

    3.3K150

    探索性数据分析，Seaborn必会的几种图

    swarmplot 与 stripplot 箱型图或小提琴图的补充，以类似散点图的形式，展示数据的分布。...绘图说明： 图1：普通箱型图； 图2：分类分布图：stripplot 图3：无重叠分类分布图：swarmplot； 图4：小提琴图与swarmplot的结合效果； 连续变量VS连续变量 scatterplot...高阶绘图函数 catplot seaborn.catplot 是一个将分类图绘制到FacetGrid上图级别接口。...() (with kind="box") violinplot() (with kind="violin") boxenplot() (with kind="boxen") pointplot() (with...总结 本文将Seaborn中常见的函数分为3大类，前两类为低阶函数，根据输入变量类型分为“离散变量VS连续变量”和“连续变量VS连续变量”，最后一类为高阶绘图函数，它集成了前面两类中的低阶函数，通过kind

    3.7K31

    Python Seaborn (5) 分类数据的绘制

    非常实用的方法是将 Seaborn 的分类图分为三类，将分类变量每个级别的每个观察结果显示出来，显示每个观察分布的抽象表示，以及应用统计估计显示的权重趋势和置信区间： · 第一个包括函数 swarmplot...在 Seaborn 中，相对低级别和相对高级别的方法用于定制分类数据的绘制图，上面列出的函数都是低级别的，他们绘制在特定的 matplotlib 轴上。...高于分类轴上的颜色和位置时冗余的，现在每个都提供有两个变量之一的信息： ? 一般来说，Seaborn 分类绘图功能试图从数据中推断类别的顺序。...将 swarmplot() 或者 swarmplot() 与 violinplot() 或 boxplot() 结合使用可以显示每个观察结果以及分布的摘要： 未禾备注：说实话，并不推荐这么做，过多的信息除了炫技没有什么实际用处...可以使用上面讨论的所有选项来调用 barplot() 和 countplot()，以及在每个函数的详细文档中的其他选项： ? 点图 pointplot() 函数提供了可视化相同信息的另一种风格。

    4.7K20

    我用Python的Seaborn库，绘制了15个超好看图表！

    在Matplotlib库的基础上，提供了更为简便的API和更为丰富的可视化函数，使得数据分析与可视化变得更加容易。 Seaborn的设计哲学是以美学为中心，致力于创建最佳的数据可视化。...箱线图 箱线图由一个箱形图和两个须状图组成。 它表示四分位数范围(IQR)，即第一和第三四分位数之间的范围。中位数由框内的直线表示。 晶须从盒子边缘延伸到最小值和最大值的1.5倍IQR。...sns.pointplot(x='species', y='petal_length', data=data, markers='^', color='g') plt.show() 结果如下。...还可以修改密度图的显示方式，和等高线有点像。...sns.swarmplot(x='sepal_width', y='species', data=data, hue='species', dodge=True, orient='h', size=8)

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