3、Python 数据可视化、处理与建模实战

Python 数据可视化、处理与建模实战

在数据科学领域，数据可视化、处理和建模是至关重要的环节。本文将深入介绍几个强大的 Python 库，包括 seaborn、pandas 以及用于建模的 statsmodels 和 scikit-learn，帮助你更好地理解和处理数据。

1. seaborn 库：统计可视化的利器

seaborn 是专门为统计可视化而设计的 Python 库，尤其适合与 pandas 的 DataFrame 结合使用。DataFrame 中列代表特征，行代表观测值，这种数据格式被称为整洁数据，是机器学习应用中最常见的形式。

以下是 seaborn 的简单示例代码：

import seaborn as sns 
sns.pairplot(df, hue='species') 

仅需这两行代码，就能生成一个展示所有特征之间关系的图表。与 matplotlib 相比，seaborn 生成图表的代码更加简洁。实际上，seaborn 是基于 matplotlib 构建的，你可以使用之前学习的 matplotlib 知识来修改 seaborn 生成的图表。

再看另一个示例，生成小提琴图：

import matplotlib.pyplot as plt
fig, ax = plt.subplots(2, 2, figsize=(7, 7)) 
sns.set(style='white', palette='muted') 
sns.violinplot(