Seaborn绘图

最新推荐文章于 2024-07-22 10:33:22 发布
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分类专栏： 机器学习及项目 文章标签： 机器学习 概率论 数据挖掘
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/m0_47405013/article/details/121826202
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本文详细介绍了Seaborn库在数据可视化中的应用，包括分布散点图、分布密度图、箱线图、小提琴图、条形图、记数图、直方图以及联合概率密度图、变量关系图、回归图和热力图的使用，旨在帮助读者深入理解数据的分布特征和变量间的关系。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

1. 分布散点图、分布密度图、箱线图、小提琴图

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
#分布散点图
def strip():
    data=sns.load_dataset('tips')
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seaborn绘图
Stannis的博客
10-25 2146
import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns df = pd.read_csv('E:/python/Python数据分析与挖掘从零开始到实战/数据分析篇/学习笔记/数据/air_data.csv') df.head() MEMBER_NO FFP_DATE FIRST_FLIGHT_DATE
python seaborn教程_Seaborn绘图简明教程
weixin_39625747的博客
12-20 1289
Seaborn 是 Python 的数据可视化工具之一，它其实是在 Matplotlib 的基础上进行了更高级的 API 封装。Seaborn 可视为 Matplotlib 的补充，而不是替代，使用 Seaborn 可以更轻松地画出更漂亮的图形。Seaborn 的特点如下：内置数个经过优化的样式效果；增加调色板工具，可以很方便地为数据搭配颜色；单变量和双变量分布绘图更为简单，可用于对数据子集相互比...
Python 进阶：Seaborn 绘图
AbigailQin 的博客
07-22 2674
Python 进阶：使用 seaborn 绘图
Seaborn常用图（一）
weixin_40320590的博客
05-27 362
Seaborn常用图（一） Seaborn的资料查询网址： https://seaborn.pydata.org/index.html 散点图与散点回归图 作用：用于分析变量之间的关系，了解数据的分布情况。 散点图：scatterplot(x,y,data) 参数:data是传入一个DataFrame对象；x与y是data的其中两列，而且列的元素必须是数值型。 #散点图 import seaborn as sns sns.set() import matplotlib.pyplot as plt %matp
Seaborn 可视化
DataH
05-21 1626
Seaborn 可视化 1.简介 Seaborn是一个在Python中制作有吸引力和信息丰富的统计图形的库。它建立在matplotlib之上，并与PyData堆栈紧密集成，包括支持来自scipy和statsmodels的numpy和pandas数据结构和统计例程。 Seaborn旨在将可视化作为探索和理解数据的核心部分。绘图函数对包含整个数据集的数据框和数组进行操作，并在内部执行必要的聚合和统...
Anaconda学习笔记——基础点线图
想不出一个好的标题，就用这个吧
03-23 3653
pyplot是Matplotlib最常用的模块，可以很方便地构建2D图表，而点线图便是其最基本的用例。 import numpy as np import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as pt # 通过rcParams设置全局横纵轴字体大小 mpl.rcParams['xtick.labelsize'] = 15 mpl.rcPara
anaconda下matplotlib画散点图、柱形图、折线图、饼图
海峰的博客
07-21 1万+
import matplotlib.pyplot as plt year = (1950, 1970, 1990, 2010) pop = (2.519, 3.692, 5.263, 6.972) plt.fill_between(year,pop,0,color='green') # 折线图 # plt.plot(year, pop) # s散点图 # plt.scatter(year, po
python SEABORN绘图库应用案例
01-09
python SEABORN绘图库应用案例，可以直接在上面修改代码，生成美观的科研论文级图表，使用方便快捷，绘图美观，是学习python seaborn绘图库的不错资料。
python-可视化(Matplotlib、Seaborn)及常用图形
小羊的博客
09-09 969
系列文章目录 提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加 例如：第一章 Python 机器学习入门之pandas的使用 提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录 系列文章目录 前言 一、pandas是什么？ 二、使用步骤 1.引入库 2.读入数据 总结 前言 提示：这里可以添加本文要记录的大概内容： 例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习..
anaconda描绘直线图，散点图，点线图
Jessica11zhang的博客
04-01 2605
上课除了用python写代码，还用了anaconda里面的jupyter 一开始学的都是一些简单的语法 后来就开始画图了 1、散点图 mport numpy as np import matplotlib.pyplot as plt data=np.arange(0,2,0.1) plt.rcParams[‘axes.unicode_minus’]=False plt.title(‘sandia...
anaconda安装、matplotlib折线图、散点图、条形图、直方图
ccczzznnn98的博客
06-17 1198
anaconda安装与操作（已完成）plt.grid()plt.plot(x,y_1,label=“自己”) plt.plot(x,y_2,label=“同桌”) plt.legend(loc=“upper right”)matplotlib官网查阅学习其他类型图练习：3,10temperature-scatter plt.scatter(x_3,y_3,label=“3月”)统计离散数据 plt.bar(range(len(a)),b,width=0.3) plt.barh(range(len(a)),b
Python绘制简单折线图、散点图
iMotherBoard的博客
06-03 1269
本节你将学到 绘制折线图 绘制散点图 调整曲线的颜色、粗细 调整图标标签 绘制简单折线图 折线图的绘制，需要用到matplotlib.pyplot库，利用其中的plot()方法实现折线图的绘制。 import matplotlib.pyplot as plt input_values=[1,2,3,4,5] squares = [1,4,9,16,25] plt.plot(squares) plt.show() 上面画出了输入数值为[1,2,3,4,5]，输出数值为其平方的折线图。但是缺少相应的标签
python画散点图类型-绘制python中的线和散点图
weixin_37988176的博客
11-01 1028
我目前正在从Coursera(https://www.coursera.org/learn/ml-foundations/lecture/6wD6H/visualizing-predictions-of-simple-model-with-matplotlib)开始我的机器学习课程.该课程使用Graphlab创建框架,用于学习和分配课程.我不想使用Graphlab,而是使用pandas,numpy...
Seaborn简单画图(四) -- 设置图形显示效果
越看越喜欢啊
07-21 8588
import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline x = np.linspace(0,14,100) y1 = np.sin(x) y2 = np.sin(x+2)*1.25 def sinplot(): plt.plot(x,y1) plt.pl...
使用python绘制散点图
加油鸭
03-23 1213
// Import necessary packages from matplotlib import pyplot as plt import numpy as np //定义一个函数实现利用文档中某几列数据生成散点图 def plotData(x1,y1,x2,y2): plt.figure(figsize=(8,8))#设置图片大小 plt.scatter(x1,...
机器学习python库--seaborn
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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
Seaborn可视化学习笔记(一):可视化神经网络权重分布情况
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09-29 2562
文章目录函数信息测试实际应用 函数信息 #displot参数如下 sns.distplot(a, bins=None, hist=True, kde=True, rug=False, fit=None, hist_kws=None, kde_kws=None, rug_kws=None, fit_kws=None, color=None, vertical=False, norm_hist=False, axlabel=None, label=None, ax=None) hist: 控制是否显示条形图
python将灰度图保存为8bit彩色图
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问题：在制作语义分割图像数据集过程中，输出gt可能是表示类别的单通道灰度图，为了可视化，需要使用颜色映射转化为3通道彩色图 使用遍历像素的方法将灰度图转彩图较慢，本文使用np.vectorize，可以极大提升转换速度 同样数据，遍历方法平均0.45秒，vectorize方法平均0.04秒，提升10倍以上的处理速度 ———————————————— 版权声明：本文为优快云博主「GISer_Lin」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接：https:/
seaborn绘图打印
最新发布
10-19
Seaborn是一个基于matplotlib的Python数据可视化库，它提供了许多高级的图形绘制功能和美观的视觉效果。Seaborn绘图可以用于数据分析和数据可视化的各种场景，例如探索数据集、比较不同数据集、创建报告和演示等。 要使用Seaborn绘图并打印输出，可以按照以下步骤进行操作： 1. 导入Seaborn库：在Python代码中，首先需要导入Seaborn库。可以使用以下代码导入Seaborn： ```python import seaborn as sns ``` 2. 准备数据：根据需要准备数据集，可以使用pandas库或其他数据存储库。确保数据集已经加载到Python中。 3. 创建图形：使用Seaborn库中的函数来创建图形。例如，可以使用`seaborn.heatmap()`函数来创建热力图，或者使用`seaborn.pairplot()`函数来创建成对关系图等。 4. 打印图形：一旦创建了图形，可以使用Python的内置打印功能将其输出到屏幕上或保存为图像文件。可以使用`print()`函数将图形打印到控制台，或者使用`matplotlib.pyplot.savefig()`函数将图形保存到文件中。 下面是一个简单的示例代码，演示如何使用Seaborn绘图并打印输出： ```python import seaborn as sns import pandas as pd # 准备数据集 data = pd.DataFrame({ 'x': [1, 2, 3, 4], 'y': [5, 6, 7, 8], 'z': [9, 10, 11, 12] }) # 使用seaborn创建热力图 heatmap = sns.heatmap(data) # 打印图形到控制台 print(heatmap) ``` 运行上述代码后，将打印出一个热力图图形到控制台。您可以根据需要调整图形样式和参数，以获得所需的效果。Seaborn还提供了许多其他绘图函数和工具，可以根据需要进行学习和探索。
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