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    5. seaborn

    文章目录

      • 5. seaborn
        • 5.1 可视化数据的分布
          • 5.1.1 单变量分布
          • 5.1.2 双变量分布
          • 5.1.3 displot()、joinplot()
        • 5.2 绘制单变量分布
        • 5.3 绘制双变量分布
        • 5.4 绘制成对的双变量分布
        • 5.5 分类数据绘图
          • 5.5.1 类别散点图
          • 5.5.2 类别内的数据分布
          • 5.5.3 类别内的统计估计

    基于matplotlib核心库进行了更高级的API封装

    5.1 可视化数据的分布

    5.1.1 单变量分布

    • 直方图
    • 核密度曲线

    5.1.2 双变量分布

    • 散点图
    • 二维直方图
    • 核密度估计图形

    5.1.3 displot()、joinplot()

    5.2 绘制单变量分布

    seabron.displot(a,bins=None,hist=True,kde=True,rug=False,fit = None,color=None)

    • a:要观察的数据,可以是series、一维数组或列表
    • bins:用于控制条形的数量
    • hist:表示是否绘制(标注)直方图
    • kde:表示是否绘制高斯核密度估计曲线
    • rug:表示是否在支持的轴方向上绘制rugplot

    5.3 绘制双变量分布

    seaborn.joinplot(x,y,data=None,kind=“scatter”,stat_func=None,color=None,ratio=5,space=0.2,dropna=True)

    • kind:表示绘制图形的类型

      • 散点图,默认scatter
      • 二维直方图,hex
      • 核密度估计图,kde
    • stat_func:用于计算有关关系的统计量并标注图

    • color:表示绘图元素的颜色

    • size:用于设置图的大小

    • ratio:表示中心图与侧边图的比例,值越大,则中心图的占比会越大

    • space:用于设置中心图与侧边图的间隔大小

    5.4 绘制成对的双变量分布

    鸢尾花 iris

    • pairplot()

      • 在这里插入图片描述

    5.5 分类数据绘图

    5.5.1 类别散点图

    • stripplot(x=None,y=None,hue=None,data=None,order=None,hue_order=None,jitter=False)

      • x,y,hue:用于绘制长格式数据的输入
      • data:绘制的数据集
      • jitter:表示抖动的程度
    • 在这里插入图片描述

    5.5.2 类别内的数据分布

    • 箱型图

      • 在这里插入图片描述

      • 用于显示一组数据分散情况资料的统计图

      • boxplot()

    • 小提琴图

      • 在这里插入图片描述

      • 用于显示数据分布及其概率密度

      • violinplot()

    5.5.3 类别内的统计估计

    • 条形图

      • barplot()
    • 点图

      • pointplot()
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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/weixin_44226181/article/details/126160049
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