python - seaborn sns

最新推荐文章于 2025-02-23 22:06:46 发布

michael_wq

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分类专栏： python 数据分析基础文章标签： python

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本文介绍了使用Seaborn库进行数据可视化的多种方法，包括scatterplot、relplot、countplot及pointplot等函数的应用技巧，并展示了如何通过调整参数来优化图表表现。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

Q: 这个怎么搞用sns？在这里插入图片描述
可以用hue

sns.scatterplot(x, y, data=df, hue='smoker')
plt.show()

在这里插入图片描述

Q：relplot() vs scatterplot()比较

Q：这个图怎么搞？

切换row与col来调节位置

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

sns.relplot(x, y, data='xxx', kind='scatter', row='x')

在这里插入图片描述

count plots

Q: 两种表达方式，分别是？

# No.1
sns.countplot(x, data='xxx')
plt.show()

# No.2
sns.catplot(x, data='xxx', kind='count')
plt.show()

point plots

Q: 这个怎么画？在这里插入图片描述
用capsize可以调节errorbar两个横线

sns.catplot(x, y, data='xxx', kind='point', capsize=0.2)

Q: 如何给graph加title？
在这里插入图片描述

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Python AI方向使用sns分析数据分布并画图

cnngavij的博客

08-13

442

【代码】Python AI方向使用sns分析数据分布并画图。

python中seaborn是什么_Python-Seaborn绘图（matplotlib补充）

weixin_29159441的博客

01-12

3068

Seaborn是对matplotlib的扩展，是一个数据可视化库，提供更高级的API封装，在应用中更加的方便灵活。下面我简单介绍一下他的最基本用法，实际应用的时候，可以直接从文档中查找这个库，这时候使用就很快捷了。首先将使用它所需要的库导入进来，当然，其中包括numpy之类的是为了演示它的功能才导入的，大家要先理解一下每个库的作用。importnumpyasnpimportpandasa...

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python 数据可视化sns作图

Today_2018的博客

03-23

5467

相信很多人在jupyter notebook画图，是这样的过程，画什么图？散点？柱状？function是什么？google查一下。嗯，我还差个标题，标题加在哪里，stackoverflow 看看有没有。对了，我还要调颜色，调坐标，我还想双轴展示，左右展示。然后，google看了10几个链接，结果，要么花了半个小时，不停试错，终于画出了想要的图，要么还在一个个点google 搜索的link内容。如果你有大量时间，当然是没什么问题，但是数据岗位求职时候，那些take home challenge.

python统计分析——箱线图（sns.boxplot）

maizeman126的博客

01-10

4560

（1）x=None，y=None，用于数据显示的轴向。

python sns绘制回归线_6个顶级可视化Python库

weixin_39572152的博客

11-21

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对使用哪个可视化工具感到困惑？我为您分解了每个库的优缺点> Photo by oxana v on Unsplash动机如果您刚开始使用Python可视化，可能会不知所措的库和示例数量众多：· Matplotlib· Seaborn· Plotly· Bokeh· Altair· Folium如果您有一个等待可视化的DataFrame，应该选择哪一个？在某些情况下，某些库可能比其他库更好...

Seaborn（SNS）lineplot()、scatterplot()、relplot参数详解、案例，errorbar和bootstrap自助法

TravelLight92的博客

01-10

3582

目的：本来想看一下lineplot的其他参数是什么意思，在网上找了一些文章，基本都只是介绍了一部分，或者对errorbar的介绍不太满意，想着这东西本身也不是很难，参数也没有那么多，索性自己对照官网和一些文章，写一篇，把lineplot（scatterplot）,relplot的所有参数都以案例可视化写出来：内容：1.基本介绍 2.所有参数（按相关性顺序写） 3.重点介绍errorbar和bootstrap自助法 4.relplot的不同之处。

Python-Seaborn热图绘制的实现方法

09-19

Seaborn是Python数据可视化库，它基于matplotlib构建，提供了高级接口用于绘制美观的统计图形。在本篇文章中，我们将深入探讨如何使用Seaborn库绘制热图，这是一种表示二维数据矩阵的有效方式，通过颜色深浅来展示...

Python-Seaborn是一个基于matplotlib的Python可视化库供了一个高级界面用于绘制有吸引力的统计图形

08-10

Python Seaborn是一个强大的数据可视化库，它建立在matplotlib之上，为用户提供了更加方便和美观的统计图表绘制功能。在Python的数据科学领域，Seaborn是不可或缺的工具之一，尤其对于那些需要展示复杂统计信息的...

Python-Seaborn绘制图形

MsSpark的博客

12-04

2567

一、Seaborn特点 Seaborn是在matplotlib基础上进行更高级的API封装，常在绘制统计图形时使用。二、加载数据构建Seaborn图像并设置主题格式可以使用sns.load_dataset()函数来加载内置的Seaborn数据集，利用sns.set()来设置主题格式。 Seaborn有五个预设的主题：darkgrid，whitegrid，dark，white，ticks，默认...

【Seaborn】sns.histplot() 函数：直方图绘制

最新发布

彬彬侠的博客

02-23

1185

seaborn.histplot()是seaborn提供的直方图绘制函数，基于matplotlib进行封装，相比plt.hist()更美观，并提供更丰富的功能，如KDE曲线、自动调整bin宽度、统计标准化等。语法：import seaborn as sns；sns.histplot(data, bins=10, kde=False, stat="count", color=None, element="bars", multiple="layer")。bins控制柱子数量，kde=True添加密度曲线。

Python数据可视化的10种技能

cpongo011702

09-09

322

内容来自：极客时间专栏《数据分析实战45讲》如果你想要用Python进行数据分析，就需要在项目初期开始进行探索性的数据分析，这样方便你对数据有一定的了解。其中最直观的就是采用数据可视化技术，这样，数据不仅一目了然，而且更容易被解读。同样在数据分析得到结果之后，我们还需要用到可视化技术，把最终的结果呈现出来。可视化视图都有哪些？按照数据之间的关系，我们可以把可视化视图划分为4类，它们分别是比较、联系...

seaborn

syy的博客

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339

import seaborn as sns sns.set_style(‘darkgrid’,{‘font.sans-serif’:[‘SimHei’,‘Arial’]}) import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd plt.rcParams[‘font.sans-serif’] = [‘SimHei...

python sns可视化小技巧（纪录所得）

只想买把蝴蝶knife

01-02

6474

此文是为了纪录自己学习sns过程中的一些使图更好看的小技巧参考网址：https://www.kaggle.com/maksymshkliarevskyi/acea-smart-water-eda-prediction 1.使坐标轴消失：因为sns的图是带有上下轴的，一般去掉右面与上面的坐标轴较多，可以使用这段代码 fig, ax = plt.subplots(figsize = figsize) ax.spines['top'].set_visible(top_visible) ax.spines['ri

支持向量机python代码_SVM--支持向量机&Python代码

weixin_39773817的博客

11-23

735

（一）基础理论部分如果对支持向量机的基础理论推导感兴趣，这里分享一个经典的视频：https://www.youtube.com/watch?v=_PwhiWxHK8owww.youtube.com如果只是想要了SVM的解基本思想并进行实践，一定要看这个视频：https://www.youtube.com/watch?v=N1vOgolbjScwww.youtube.com由于视频是在油管发布的...

【Python】使用pip安装seaborn sns及失败解决方法与sns.load_dataset(“tips“)

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努力才是唯一的入场券。

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python统计分析——直方图（sns.histplot）

maizeman126的博客

01-04

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当bins为文本时，表示作图时的分组策略，可用选项具体有：'auto', 'fd', 'doane','scott', 'stone', 'rice', 'sturges', 'sqrt'。（13）common_norm=True, 当分组数据作图，stat设置为‘percent’或‘density’时，如果设置为True，表示按整体进行汇总转换，当设置为False时，表示按各组自己的数据汇总转换。（16）fill=True, 用于设置条形图是否有填充，默认为True，下图为设置为False的展示。

python统计分析——用seaborn绘制回归直线（sns.lmplot）

maizeman126的博客

02-23

1680

（11）hue_order=None, col_order=None, row_order=None，用于设置显示顺序。（13）x_estimator=None，x_bins=None, x_ci='ci'，当x轴数据为离散型数据时使用。（12）legend=True，当设置hue参数后，用于设置是否显示图例。（4）col=None，row=None，两个参数类似，col表示分列显示，row表示分行显示。（6）col_wrap=None，当设置了col参数后，用于设置显示的列数，与row参数不兼容。

python数据可视化：创建多个子图 matplotlib.pyplot.subplot()

liujingwei8610的专栏

05-01

323

print("【执行】plt.plot([1, 2, 3], [3, 2, 1], 'r--')")print("【执行】plt.plot([1, 2, 3], [1, 2, 3])")print("【执行】plt.subplot(1, 2, 1)")print("【执行】plt.subplot(1, 2, 2)")A选项：plt.subplot()用于创建多个子图。C选项：plt.subplot()用于创建折线图。D选项：plt.subplot()用于创建散点图。【小白从小学Python、C、Java】

python训练词库_snsg: 这是一个无监督训练文本词库分词

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要想从一段文本中抽出词来，我们的第一个问题就是，怎样的文本片段才算一个词？大家想到的第一个标准或许是，看这个文本片段出现的次数是否足够多。我们可以把所有出现频数超过某个阈值的片段提取出来，作为该语料中的词汇输出。不过，光是出现频数高还不够，一个经常出现的文本片段有可能不是一个词，而是多个词构成的词组。如果“的电影”出现了 389 次，“电影院”只出现了 175 次，然而我们却更倾向于把“电影院”当...

# plotting ------------------------------------ seaborn>=0.11.0 pandas

02-04

Seaborn是一个基于matplotlib的Python数据可视化库，它提供了一种高级界面和样式设置，使得绘图更加简单和美观。Seaborn可以与pandas等数据分析库很好地配合使用。要使用Seaborn进行绘图，首先需要安装seaborn和pandas库。可以使用以下命令安装它们： ``` pip install seaborn pip install pandas ``` 安装完成后，可以在Python脚本中导入这两个库： ```python import seaborn as sns import pandas as pd ``` 接下来，可以使用pandas读取数据，并使用seaborn进行绘图。Seaborn提供了多种绘图函数，包括散点图、折线图、柱状图、箱线图等。可以根据需要选择合适的函数进行绘图。以下是一个简单的例子，展示了如何使用Seaborn和pandas绘制散点图： ```python import seaborn as sns import pandas as pd # 读取数据 data = pd.read_csv('data.csv') # 绘制散点图 sns.scatterplot(x='x', y='y', data=data) ``` 以上代码中，`data.csv`是包含x和y数据的CSV文件。`sns.scatterplot()`函数用于绘制散点图，其中x和y参数指定了要绘制的数据列。希望以上介绍对你有帮助！如果有更多问题，请随时提问。