Seaborn 常用的 10 种数据分析图表

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Seaborn内置了十几个示例数据集,通过load_dataset函数可以调用。其中包括常见的泰坦尼克、鸢尾花等经典数据集。

内置示例数据集

seaborn内置了十几个示例数据集,通过load_dataset函数可以调用。

其中包括常见的泰坦尼克、鸢尾花等经典数据集。

  1. # 查看数据集种类 
  2. import seaborn as sns 
  3. sns.get_dataset_names() 

seaborn 常用的 10 种数据分析图表

  1. import seaborn as sns 
  2. # 导出鸢尾花数据集 
  3. data = sns.load_dataset('iris') 
  4. data.head() 

seaborn 常用的 10 种数据分析图表

1. 散点图

函数sns.scatterplot

  1. import seaborn as sns 
  2. sns.set() 
  3. import matplotlib.pyplot as plt 
  4. %matplotlib inline 
  5. # 小费数据集 
  6. tips = sns.load_dataset('tips') 
  7. ax = sns.scatterplot(x='total_bill',y='tip',data=tips
  8. plt.show() 

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2. 条形图

函数sns.barplot

显示数据平均值和置信区间

  1. import seaborn as sns 
  2. sns.set() 
  3. import matplotlib.pyplot as plt 
  4. %matplotlib inline 
  5. # 小费数据集 
  6. tips = sns.load_dataset("tips") 
  7. ax = sns.barplot(x="day"y="total_bill"data=tips
  8. plt.show() 

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3. 线型图

函数sns.lineplot

绘制折线图和置信区间

  1. import seaborn as sns 
  2. sns.set() 
  3. import matplotlib.pyplot as plt 
  4. %matplotlib inline 
  5. fmri = sns.load_dataset("fmri") 
  6. ax = sns.lineplot(x="timepoint"y="signal"data=fmri
  7. plt.show() 

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4. 箱线图

函数seaborn.boxplot

  1. import seaborn as sns 
  2. sns.set() 
  3. import matplotlib.pyplot as plt 
  4. %matplotlib inline 
  5. tips = sns.load_dataset("tips") 
  6. ax = sns.boxplot(x="day"y="total_bill"data=tips
  7. plt.show() 

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5. 直方图

函数seaborn.distplot

  1. import seaborn as sns 
  2. import numpy as np 
  3. sns.set() 
  4. import matplotlib.pyplot as plt 
  5. %matplotlib inline 
  6. np.random.seed(0) 
  7. x = np.random.randn(1000) 
  8. ax = sns.distplot(x) 
  9. plt.show() 

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6. 热力图

函数seaborn.heatmap

  1. import numpy as np 
  2. np.random.seed(0) 
  3. import seaborn as sns  
  4. sns.set() 
  5. import matplotlib.pyplot as plt 
  6. %matplotlib inline 
  7. uniform_data = np.random.rand(10, 12) 
  8. ax = sns.heatmap(uniform_data) 
  9. plt.show() 

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7. 散点图矩阵

函数sns.pairplot

  1. import seaborn as sns 
  2. sns.set() 
  3. import matplotlib.pyplot as plt 
  4. %matplotlib inline 
  5. iris = sns.load_dataset("iris") 
  6. ax = sns.pairplot(iris) 
  7. plt.show() 

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8. 分类散点图

函数seaborn.catplot

  1. import seaborn as sns 
  2. sns.set() 
  3. import matplotlib.pyplot as plt 
  4. %matplotlib inline 
  5. exercise = sns.load_dataset("exercise") 
  6. ax = sns.catplot(x="time"y="pulse"hue="kind"data=exercise)\ 
  7. plt.show() 

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9. 计数条形图

函数seaborn.countplot

  1. import seaborn as sns 
  2. sns.set() 
  3. import matplotlib.pyplot as plt 
  4. %matplotlib inline 
  5. titanic = sns.load_dataset("titanic") 
  6. ax = sns.countplot(x="class"data=titanic
  7. plt.show() 

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10. 回归图

函数 seaborn.lmplot

绘制散点及回归图

  1. import seaborn as sns 
  2. sns.set() 
  3. import matplotlib.pyplot as plt 
  4. %matplotlib inline 
  5. tips = sns.load_dataset("tips") 
  6. ax = sns.lmplot(x="total_bill"y="tip"data=tips
  7.  
  8. plt.show() 

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责任编辑:赵宁宁 来源: 今日头条
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