sns画图总结

week_week_up

已于 2022-07-11 23:05:53 修改

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文章标签： python 数据分析

于 2022-07-11 22:50:11 首次发布

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seaborn画图小结

学习kaggle 的记录

如何选择相应的图来展示数据

趋势线

sns.lineplot 线形图

sns.lineplot(data=fifa_data) #以索引为横轴，多个列的值为纵轴

描述变量之间的关系

sns.barplot 条形图
sns.heatmap 热力图
sns.scatterplot 散点图
sns.regplot 包含趋势线的散点图
sns.lmplot 包含多条趋势线的散点图
sns.swarmplot 包含分类变量的散点图

分布图

sns.histplot 直方图
sns.kdeplot 核密度图
sns.jointplot 用来展示两个相关的核密度图

选择合适的风格

# Change the style of the figure to the "dark" theme
sns.set_style("dark")

# Line chart 
plt.figure(figsize=(12,6))

其他可选的风格还有：

"darkgrid"
"whitegrid"
"dark"
"white"
"ticks"

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Python AI方向使用sns分析数据分布并画图

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【代码】Python AI方向使用sns分析数据分布并画图。

【画图专题】sns.heatmap的用法简介

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集合了matplotlib的hist()与核函数估计kdeplot的功能，增加了rugplot分布观测条显示与利用scipy库fit拟合参数分布的新颖用途。用来估计未知的密度函数，属于非参数检验方法之一。通过核密度估计图可以比较直观的看出数据样本本身的分布特征。

python 数据可视化sns作图

Today_2018的博客

03-23

5457

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.

plt，sns画图

qq_45305490的博客

09-12

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sns.jointplot 用来展示两个相关的核密度图。sns.swarmplot 包含分类变量的散点图。sns.regplot 包含趋势线的散点图。sns.jointplot 联合分布图。sns.scatterplot 散点图。sns.countplot 计数图。sns.lineplot 线形图。sns.pointplot 点图。sns.histplot 直方图。sns.kdeplot 核密度图。sns.catplot cat图。sns.barplot 条形图。sns.boxplot 箱线图。

sns.histplot绘制直方图与偏分图，plot绘制正态图

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sns.histplot绘制直方图与偏分图，plot绘制正态图

python中画图工具seaborn、plotly总结

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#### 四、总结通过上述内容可以看出，无论是Seaborn还是Plotly，都是功能强大的画图工具。选择哪种工具取决于实际需求和个人偏好。Seaborn更适合快速生成统计图表，而Plotly则更适合需要交互性和更复杂图表的应用...

python画图把时间作为横坐标的方法

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#### 五、总结通过上述步骤，我们可以清楚地看到如何在Python中利用Matplotlib和PyEcharts两种图表库，将时间作为横坐标来绘制时间序列数据。无论是对于学术研究还是实际工作中的数据可视化需求，掌握这些技巧都是...

python画图-使用Python实现的数据可视化画图之Circle示例.zip

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总结来说，Python中的Circle绘图是数据可视化中的基础元素，通过matplotlib和seaborn等库，我们可以创建各种定制化的圆形图表，结合实际数据进行深入分析。无论是在学术研究、数据分析还是商业报告中，掌握这一技能...

python-Drawing _python_画图_

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总结来说，Python 提供了强大的数据可视化工具，如 Matplotlib 和 Seaborn，使得从 Excel 数据生成图表变得简单而直观。通过自定义线条样式、坐标轴和使用 Seaborn，我们可以创建出专业且易于理解的图形，这对于数据...

python 绘图sns.distplot

qq_32649321的博客

03-11

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0.语法 seaborn.distplot(a=None, 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, x=None) 关键参数：norm_hist：若为True, 则直方图

kaggle sns库绘图

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12-29

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画表格这里写目录标题折线图柱状图热力图绘制散点图with the regression line用颜色区分两类要是我们准备用颜色来区分，那么就不能用这个regplot这个函数，而应该用lmplot函数来进行线性回归拟合(！！！如果采用的变量是离散的话)以某一个为axis进行绘制折线图柱状图热力图绘制散点图 sns.scatterplot() with the regression line 用颜色区分两类要是我们准备用颜色来区分，那么就不能用这个regplot这个函数，而应该用lmp

seaborn—sns.scatterplot绘制散点图

柳杰的博客

03-26

8451

箱型图的绘制接上一篇，箱型图适合绘制类别变量与目标变量的关系。这一篇所讲到的散点图适合绘制连续型变量与目标变量的关系。中文文档 seaborn.scatterplot(x=None, y=None, hue=None, style=None, size=None, data=None, palette=None, hue_order=None, hue_norm=None, sizes=None, size_order=None, size_norm=None, markers=True,..

使用pandas sns绘图

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链接：https://blog.youkuaiyun.com/sinat_29957455/article/details/79243377

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

liujingwei8610的专栏

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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】

【Seaborn】sns.scatterplot() 函数：散点图

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seaborn.scatterplot()用于可视化两个数值变量的关系，可以用于发现趋势、聚类、离群点（异常值），特别适合数据探索（EDA）。-sns.scatterplot()可视化两个数值变量关系，支持颜色、大小、形状分类。-常见参数hue（类别颜色）、size（点大小）、style（点形状）。alpha控制透明度，palette选择颜色。

sns.barplot/sns.countplot/sns.boxplot参数设置

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1.利用sns.barplot绘制柱状图语法： seaborn.barplot(x=None, y=None, hue=None, data=None, order=None, hue_order=None,\ estimator=<function mean>,ci=95, n_boot=1000, units=None, orient=None,\ color=None, palette=None, saturation=0.

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sns.countplot() 用于画类别特征的频数条形图。函数中的参数如图所示： sns.countplot(x=None, y=None, hue=None, data=None, order=None, hue_order=None, orient=None, color=None, palette=None, saturation=0.75, dodge=True, ax=None, **kwargs) 参数说明： x： x轴上的条形图，以x标签划分统计个数 y：y轴上的条形图，以y标签划分统

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seaborn.set() 的 context 这个参数是用来设置绘图背景参数的，它主要来影响标签、线条和其他元素的效果，但不会影响整体的风格，跟style有点区别。在matplotlib中我们已经学过了，在一个figure对象中，我们可以添加多个子图，那么如果不同的子图使用不同的风格，我们该如何做呢？xticklabels, yticklabels：“auto”，布尔值，类列表值，或者整形数值，可选参数。如果为True，则将坐标轴方向设置为“equal”，以使每个单元格为方形。

python画图