用Seaborn做数据可视化

盐味橙汁

于 2018-08-17 19:39:24 发布

阅读量1k

点赞数

分类专栏： python 学习笔记数据科学文章标签： seaborn matplotlib python

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/jasonzhoujx/article/details/81782505

版权

Seaborn是基于Matplotlib的Python数据可视化库，提供高级接口创建统计图形，包括频次直方图、KDE、联合分布图、矩阵图、分面直方图、盒型图和条形图，便于数据探索和统计模型拟合。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

用Seaborn做数据可视化

Seaborn在Matplotlib的基础上开发了一套API，为默认的图形样式和颜色提供了理智的选择，为常用的统计图形定义了许多简单的高级函数，并与Pandas DataFrame的功能有机结合。Seaborn不仅有许多高级的画图功能，而且可以改写Matplotlib的默认参数，从而用简单的Matplotlib脚本获得更好的效果。Seaborn的主要思想是用高级命令为统计数据探索和统计模型拟合创建各种图形。

频次直方图

# Seaborn下的频次直方图
data = np.random.multivariate_normal([0, 0], [[5,2],[2,2]], size=2000)
data = pd.DataFrame(data, columns=['x', 'y'])
for col in 'xy':
    plt.hist(data[col], normed=True, alpha=0.5)

这里写图片描述

KDE

#用KDE获取变量分布的平滑估计
for col in 'xy':
    sns.kdeplot(data[col], shade=

最低0.47元/天解锁文章