seaborn 常用函数

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如何用seaborn relplot函数仿照绘制具有张力的强化学习顶会文章插图
ZYunfei的博客
03-23 1179
一张别人家的插图 如何绘制 relplot可以自动绘制置信区间，因此我们要做的就是把多次试验结果保存下来，保证一个横坐标上有多个纵坐标，它便能自动绘制置信区间。假设我跑了个DDPG的模型，拿到了一个reward_list=[0,1,2,4,4,…]，第二次拿到了一个reward_list=[2,3,4,4…]，又跑了个SAC模型，拿到了一个reward_list=[0,1,2,4,5,…]，第二次拿到了一个reward_list=[2,3,4,6…]，用模型名称、迭代次数（索引）、reward值作为pan
【seaborn】基础介绍、函数汇总、总结
weixin_37804469的博客
07-13 2173
seaborn 学习总结
seaborn常用EDA函数
05-23
seaborn做EDA（探索性数据分析）的常用函数，有具体案例及实现。
Seaborn函数总结
mosterRan的博客
05-23 3183
Seaborn是matplotlib库的扩展，主要专注于统计学的分析 Seaborn背后有调色板 import seaborn as sns sns.set_style(‘darkgrid’) 设置一些背景 sns.load_dataset(‘tips’) 加载数据 seaborn datasets sns.relplot(x=‘total_bill’,y=‘tip’, data=tips) 画...
searbon使用（绘图函数）
nadech的博客
03-03 1626
数据集分布的可视化 分类数据的绘图 线性关系可视化 一.数据集分布的可视化 distplot kdeplot rugplot 1.distplot() 灵活的绘制单变量的分布，传入一组一维数据 默认kde为True,纵坐标为在横坐标区域内分布的概率,曲线表示概率密度函数，在区间上积分值为1 设置kde为False,纵坐标表示落在横坐标b...
Seaborn常用函数总结（持续更新）
Gavid的博客
05-11 4072
Seaborn常用函数`seaborn.set_style`**(***style=None***,** *rc=None***)**`seaborn.despine`**(***fig=None***,** *ax=None***,** *top=True***,** *right=True***,** *left=False***,** *bottom=False***,** *offset=...
Seaborn中文教程
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h_wanying
08-02 2万+
Seaborn介绍：Seaborn属于Matplotlib的一个高级接口，为我们进行数据的可视化分析提供了极大的方便。 博主是为了入门Kaggle比赛而学习的Seaborn，下面是博主的学习过程，希望可以和大家一起分享。
Seaborn常用函数实践教程与数据可视化指南
- 由于描述中提到资源实现了Seaborn的“常用函数”，可以预期教程中会包含Seaborn主要的图表类型和对应的函数。 - 常见的Seaborn图表包括条形图、折线图、散点图、箱型图、直方图等，每种图表都对应于数据的特定...
python seaborn的常用方法及小例子，免费开源！
luomuwuhuixue的博客
03-30 1635
seaborn简介 seaborn同matplotlib一样，也是Python进行数据可视化分析的重要第三方包。但seaborn是在 matplotlib的基础上进行了更高级的API封装，使得作图更加容易，图形更加漂亮。 参数 特别多的几十种参数 虽然seaborn可以满足大部分情况下的数据分析需求，但是针对一些特殊情况，还是需要用到matplotlib的。换句话说，matplotlib更加灵活，...
Seaborn还有什么常用函数
最新发布
11-19
以下是一些常用的 Seaborn 函数： #### 设置风格和上下文 - `seaborn.set_style(style=None, rc=None)`：用于设置图形的风格，`style` 参数可以取值为 `darkgrid`、`whitegrid`、`dark`、`white` 和 `ticks` 等 [^2...
python-seaborn库-常用代码
11-12
python-seaborn库-常用代码，列举了常用的绘图函数，以及比较常用的操作，代码结构清晰，注释明了，适合参考。
Seaborn中文用户指南.docx
10-12
1. 目录 1. 目录 2 2. 绘图函数Plotting functions 4 2.1. 可视化的统计关系Visualizing statistical relationships 4 2.1.1. 用散点图联系变量Relating variables with scatter plots 4 2.1.2. 强调线条图的连续性Emphasizing continuity with line plots 10 2.1.3. 显示与切面的多个关系Showing multiple relationships with facets 21 2.2. 分类数据绘图Plotting with categorical data 24 2.2.1. 分类散点图Categorical scatterplots 26 2.2.2. 分类观测值分布Distributions of observations within categories 31 2.2.3. 分类统计估计Statistical estimation within categories 37 2.2.4. 对“wide-form”数据作图Plotting “wide-form” data 41 2.2.5. 显示与facet的多个关系Showing multiple relationships with facets 43 2.3. 可视化数据集的分布Visualizing the distribution of a dataset 44 2.3.1. 绘制单变量分布Plotting univariate distributions 45 2.3.2. 绘制二元分布Plotting bivariate distributions 51 2.3.3. 在数据集中可视化成对关系Visualizing pairwise relationships in a dataset 55 2.4. 可视化线性关系Visualizing linear relationships 57 2.4.1. 函数绘制线性模型Functions to draw linear regression models 58 2.4.2. 拟合不同种类的模型Fitting different kinds of models 61 2.4.3. 在其他变量上的情况Conditioning on other variables 68 2.4.4. 控制图表的大小和形状Controlling the size and shape of the plot 71 2.4.5. 在其他上下文中绘制回归图Plotting a regression in other contexts 73 3. 多图网格Multi-plot grids 76 3.1. 构建结构化的多图网格Building structured multi-plot grids 76 3.2. 有条件的小倍数Conditional small multiples 77 3.3. 使用定制函数Using custom functions 86 3.4. 绘制成对的数据关系Plotting pairwise data relationships 90 4. 绘图美学Plot aesthetics 99 4.1. 控制图表美学Controlling figure aesthetics 99 4.1.1. Seaborn图表风格Seaborn figure styles 101 4.1.2. 删除轴上的小凸起Removing axes spines 104 4.1.3. 临时设置图表样式Temporarily setting figure style 105 4.1.4. 覆盖Seaborn样式的元素Overriding elements of the seaborn styles 106 4.1.5. 缩放图表元素Scaling plot elements 108 4.2. 选择调色板Choosing color palettes 111 4.2.1. 创建颜色调色板Building color palettes 111 4.2.2. 定性调色板Qualitative color palettes 112 4.2.3. 连续调色板Sequential color palettes 116 4.2.4. 不同颜色的调色板Diverging color palettes 122 4.2.5. 设置默认调色板Setting the default color palette 124 5. 教程中的数据集 125
Seaborn 使用教程
帮助100万人颠覆负面潜意识，实现人生蜕变，培养1万名潜意识开发导师
06-11 1万+
Matplotlib试着让简单的事情更加简单，困难的事情变得可能，而Seaborn就是让困难的东西更加简单。用Matplotlib最大的困难是其默认的各种参数，而Seaborn则完全避免了这一问题。seaborn是针对统计绘图的，一般来说，seaborn能满足数据分析90%的绘图需求，够用了，如果需要复杂的自定义图形，还是要Matplotlib。第一，单变量单特征数据分析图---直方图import...
Seaborn库学习之heatmap()函数
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07-18 1687
是Seaborn库中用于绘制热图（Heatmap）的函数。热图是一种数据可视化技术，通过颜色的变化来展示数据矩阵中的数值大小。这种图表非常适合展示数值数据的分布和关系，尤其是在数据科学和统计分析中。
机器学习python库--seaborn
weixin_41395763的博客
02-15 1万+
seaborn简介 seaborn是基于matplotlib的数据可视化库。它在matplotlib的基础上，进行了更高级的封装，从而使得绘图更加容易，不需要经过大量的调整，就能使图像变得精致。 seaborn的几个鲜明特点如下： >绘图接口更加集成，可以通过少量的参数设置实现大量封装绘图。 >多数图表具有统计学含义，例如分布、关系、统计、回归等 >对pandas和numpy数据类型支持非常友好 >导入seaborn seaborn的依赖库为numpy、pandas、m
python可视化学习（一）：seaborn库（进阶）
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04-02 1167
低维数据可视化（1维，2维，3维）（2） 本文为翻抄文本，为学习笔记。供大家观看 带有类别属性的数据可视化（categorical data） 很多数据中存在大量的categorical数据，比如花朵的颜色，影片的等级等 首先，先导入需要的包和数据集 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib as mpl import mat...
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04-18 5112
原教程绘图风格管理控制图形审美 matplotlib是高度自定义的，但是很难去知道怎么调节参数获得一个很漂亮的plot，Seaborn库包含一些定制好的主题和一些高层次的参数去调节matplotlib的图像。 Seaborn库把matplotlib的参数分为两种，一种是设置图形的审美外观风格，另一种则是为了调节缩放以达到更好的观察效果。 设置风格通过axes_style()和set_style
Seaborn 教程
froginwe11的博客
07-06 383
Seaborn 是一个功能强大的数据可视化库，可以帮助您快速、轻松地绘制各种统计图形。通过本文的教程，您应该已经掌握了 Seaborn 的基本用法和高级技巧。在实际应用中，不断实践和探索，您将发现 Seaborn 的更多魅力。
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