Seaborn

Seaborn:超越matplotlib的高效绘图库
本文详细介绍了Seaborn与matplotlib的区别,展示了Seaborn如何轻松绘制散点图、直方图、密度图、柱状图和热力图。Seaborn的强大之处在于其丰富的图形效果设置,包括主题调整、调色功能,使得数据可视化更加直观和美观。

概述


Seaborn是matplotlib的强大的一个扩展。

Seaborn和matplotlib对比


数据准备

首先导入数据,数据事先准备好的是一些花的品种,其他列分别表示花萼的长度\宽度、花瓣的长度\宽度
这里写图片描述

花的品种一共三种:
这里写图片描述

需求

要求画出花萼和花瓣的长度的散点图,并且颜色要区分花的种类

实施

首先根据花的种类定义好每种类花的颜色:
这里写图片描述

使用matplotlib画图

这里写图片描述

使用seaborn画图

这里写图片描述

seaborn比matplotlib画散点图简单的多,只需要一行代码就搞定。

seaborn实现直方图和密度图


回顾matplotlib绘制直方图和密度图的方法

这里写图片描述

用seaborn distplot绘制

seaborn有一个强大的方法:distplot,它支持一些参数:

bins:直方图的分块
hist:True表示绘制直方图,默认为True
kde:True表示绘制密度图,默认为True
rug:显示分布情况,默认为False不显示

这里写图片描述

可以看到,seaborn同时画出了直方图和密度图。

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. 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
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