Seaborn是針對統(tǒng)計繪圖的，一般來說，Seaborn能滿足數(shù)據(jù)分析90%的繪圖需求。本站整理的Seaborn的41個樣例代碼，在github進(jìn)行分享，絕大部分?jǐn)?shù)據(jù)可視化的問題可以參考這里的樣例代碼。

Matplotlib試著讓簡單的事情更加簡單，困難的事情變得可能，而Seaborn就是讓困難的東西更加簡單。

Seaborn是針對統(tǒng)計繪圖的，一般來說，Seaborn能滿足數(shù)據(jù)分析90%的繪圖需求。

Seaborn其實是在matplotlib的基礎(chǔ)上進(jìn)行了更高級的API封裝，從而使得作圖更加容易，在大多數(shù)情況下使用Seaborn就能做出很具有吸引力的圖，應(yīng)該把Seaborn視為matplotlib的補充，而不是替代物。

用matplotlib最大的困難是其默認(rèn)的各種參數(shù)，而Seaborn則完全避免了這一問題。

seaborn一共有5個大類21種圖，分別是：

• Relational plots 關(guān)系類圖表

relplot() 關(guān)系類圖表的接口，其實是下面兩種圖的集成，通過指定kind參數(shù)可以畫出下面的兩種圖

scatterplot() 散點圖

lineplot() 折線圖

• Categorical plots 分類圖表

• catplot() 分類圖表的接口，其實是下面八種圖表的集成，通過指定kind參數(shù)可以畫出下面的八種圖

• stripplot() 分類散點圖

• swarmplot() 能夠顯示分布密度的分類散點圖

• boxplot() 箱圖

• violinplot() 小提琴圖

• boxenplot() 增強箱圖

• pointplot() 點圖

• barplot() 條形圖

• countplot() 計數(shù)圖

• Distribution plot 分布圖

• jointplot() 雙變量關(guān)系圖

• pairplot() 變量關(guān)系組圖

• distplot() 直方圖，質(zhì)量估計圖

• kdeplot() 核函數(shù)密度估計圖

• rugplot() 將數(shù)組中的數(shù)據(jù)點繪制為軸上的數(shù)據(jù)

• Regression plots 回歸圖

• lmplot() 回歸模型圖

• regplot() 線性回歸圖

• residplot() 線性回歸殘差圖

• Matrix plots 矩陣圖

• heatmap() 熱力圖

• clustermap() 聚集圖

github地址：


https://github.com/fengdu78/machine_learning_beginner/tree/master/seaborn

主要內(nèi)容：

Jupyter notebook格式，Seaborn.ipynb包含共41個Seaborn的樣例代碼，只需要修改數(shù)據(jù)源就能畫出類似下圖這樣的圖表。

（Seaborn內(nèi)置了不少樣例數(shù)據(jù)，為dataframe類型， 命令：df = sns.load_dataset("anscombe")即讀取“anscombe”樣例數(shù)據(jù)，如果要查看數(shù)據(jù)，可以使用類似df.head()命令查看，繪圖的時候替換為自己的數(shù)據(jù)即可。）

部分效果

參考：

http://seaborn.pydata.org/examples/index.html


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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的数据可视化的利器-Seaborn简易入门的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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