Python中使用Seaborn绘制数据分布图的实用指南

最新推荐文章于 2024-10-05 17:05:24 发布
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分类专栏： python Python题库 文章标签： python 开发语言
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Python中使用Seaborn绘制数据分布图的实用指南

数据可视化是数据分析中不可或缺的一部分，它帮助我们更好地理解数据的分布、趋势和关系。在Python中，Seaborn是一个强大的数据可视化库，基于Matplotlib构建，提供了更高级的接口和美观的默认样式。本文将详细介绍如何编写一个函数，使用Seaborn绘制数据分布图，包括数据准备、函数实现、示例应用和可视化技巧等内容。

1. 理解数据分布图

数据分布图用于展示数据的分布情况，常见的分布图包括直方图、密度图和箱线图等。通过这些图形，我们可以直观地观察数据的集中趋势、离散程度以及异常值等信息。

  • 直方图：用于显示数据的频率分布。
  • 密度图：用于显示数据的概率密度分布，通常是直方图的平滑版本。
  • 箱线图：用于显示数据的分位数和异常值，适合比较不同组的数据分布。

2. 安装Seaborn

在开始之前，确保你已经安装了Seaborn。如果还没有安装，可以使用以下命令：

pip
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Python软体中使用Seaborn绘制热力图的实用指南
windowshht的博客
11-10 179
热力图（Heatmap）是一种二维数据可视化方式，通常用于展示矩阵数据。它通过颜色的变化来表示数据的值，颜色越深表示值越大，颜色越浅表示值越小。显示变量之间的相关性（如相关性矩阵）。展示数据的分布密度。可视化时间序列数据的变化。Seaborn是基于Matplotlib的Python数据可视化库，提供了更高级的接口和更美观的默认样式。Seaborn特别适合用于统计数据的可视化，支持多种图形类型，包括热力图、散点图、箱线图等。确保你已经安装了Seaborn库。
Python可视化Seaborn库绘图（参数说明+代码实战）
步入烟尘的博客
04-20 1449
Seaborn 允许用户使用自定义调色板，通过函数可以指定颜色的顺序。本文详细介绍了 Seaborn 库中一系列常用的绘图功能，包括散点图、直方图、线性关系图、热力图、分布图、箱线图、联合分布图、小提琴图、成对关系图以及自定义调色板。通过深入了解每个函数的参数及实战案例，读者应该能够更自如地使用 Seaborn 进行数据可视化。Seaborn 提供了直观易用的高级接口，使得绘图变得更加简便，同时保持了高度的定制性。无论是初学者还是有一定经验的数据科学家，都可以在 Seaborn 中找到适合自己需求的工具。
Python数据分布类型图（箱型图、直方图）
2202_75298563的博客
06-09 5882
资料的统计图，它主要用于反映原始数据分布的特征，还可以进行多组数据分布特征的比 较。箱线图的绘制方法是：先找出一组数据的上边缘、下边缘、中位数和两个四分位数；，所以在画图之前我先对所需数据进行处理，处理的方法有以下几种（list()函数、字符串转列表、tolist()等），我用的是tolist()函数。25%分位数（下四分位数）：序列中有25%的数据小于这个数。75%分位数（上四分位数）：序列中有75%的数据小于这个数。中位数（50%分位数）：序列中有50%的数据小于这个数。加入的数据必须是列表类型的。
Python数据可视化seaborn(四) --分布图
Jepson的博客
07-12 1532
分布数据可视化 - 分布图 boxplot() / violinplot() / lvplot() import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns %matplotlib inline #设置风格、尺度 sns.set_style("whitegrid") sns.set_context("paper") #屏蔽警告 import warnings warn
Seaborn包 画出好看的分布图（Python）
热门推荐
来自西北的杨柳
05-22 1万+
参考：http://www.open-open.com/lib/view/open1434182977754.html            http://blog.youkuaiyun.com/pipisorry/article/details/49515745 Seaborn介绍 官方文档：https://pypi.python.org/pypi/seaborn/
【Python】数据可视化之分布图
Frost_Descent的博客
09-23 3522
分布图主要用来展示某些现象或数据在地理空间、时间或其他维度上的分布情况。它可以清晰地反映出数据的空间位置、数量、密度等特征，帮助人们更好地理解数据的内在规律和相互关系。
分布数据图-R/python
songyi10的博客
11-04 747
python绘图：https://mp.weixin.qq.com/s/DY_K1CisYElFL7Tt0Si6hw。R语言绘图：https://mp.weixin.qq.com/s/zLIsgnfKgSFjL6jrboIgkg。
Python Seaborn 绘制双变量分布图形
weixin_42098295的博客
01-23 1420
函数用于绘制双变量分布图，通常用于可视化两个变量之间的关系。可以根据自己的数据和需求来调整这些参数，以创建不同类型的双变量分布图。函数用于绘制双变量分布图形，通常用于研究两个变量之间的关系。绘图的类型{ “scatter” | “kde” | “hist” | “hex” | “reg” | “resid” }函数用于绘制数据集中多个变量之间的关系图，通常用于研究变量之间的相关性。对角线上的图的类型{‘auto’, ‘hist’, ‘kde’, None}用于分组数据的列名，不同组使用不同颜色。
Python | 使用Seaborn绘制KDE核密度估计曲线
python收藏家的博客
10-05 2890
KDE图，全称核密度估计图(Kernel Density Estimation)，是一种用于估计数据分布的非参数方法，通常用于可视化和理解数据的分布情况。它通过平滑地估计数据的概率密度函数(PDF)来显示数据的分布特征，尤其在连续变量上非常有用。核密度估计图通常表现为一条平滑的曲线，描述了数据在特定值附近的密度。这条曲线称为核密度估计。核密度估计是通过将每个数据点视为一个小的概率分布（通常是高斯分布或其他核函数）并将它们叠加而得到的。
【Python数据科学快速入门系列 | 10】Matplotlib数据分布图表应用总结
机器未来的博客
10-24 6613
本篇文章总结常用的数据分布图表。数据分布图表强调数据集中的数值及其频率或分布规律。常见的有统计直方图、核密度曲线图、箱形图、小提琴图等。
python画数据分布图
liweiminlining的专栏
09-02 9309
快速统计数据区间分布情况
python matplotlib画数据分布图_Python数据可视化之matplotlib
weixin_39726408的博客
02-04 1万+
数据可视化能让人们更直观的传递数据所要表达的信息。Python 中有两个专用于可视化的库，matplotlib 和 seaborn ，本文将介绍matplotlib。Matplotlib：基于Python的绘图库，提供完全的 2D 支持和部分 3D 图像支持。Seaborn：该 Python 库能够创建富含信息量和美观的统计图形。Seaborn 基于 matplotlib，具有多种特性，比如内置主...
Python数据可视化：数据分布图表可视化（基础篇—4）
不脱发的程序猿
01-10 9355
数据分布型图表主要显示数据集中的数值及其出现的频率或者分布规律，包括统计直方图、核密度曲线图、箱形图、小提琴图等。
Python中15种Seaborn可视化图表详解
白帽阿叁的博客
10-17 3051
当我学到一定基础，有自己的理解能力的时候，会去阅读一些前辈整理的书籍或者手写的笔记资料，这些笔记详细记载了他们对一些技术点的理解，这些理解是比较独到，可以学到不一样的思路。cat图(分类图的缩写)是Seaborn中的定制的一种图，它可以可视化数据集中一个或多个分类变量与连续变量之间的关系。Python所有方向的技术点做的整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照下面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。“小提琴”形状表示数据的核密度估计，每个点的形状宽度表示该点的数据密度。
python实现实时肺炎患者数据分布图
weixin_43442778的博客
01-29 7888
import time import json import requests from datetime import datetime import numpy as np import matplotlib import matplotlib.figure from matplotlib.font_manager import FontProperties from matplotlib...
python数据可视化玩转Matplotlib直方图、箱型图、密度图、正态分布、偏度和峰度
alike_u的博客
06-18 9099
目录1. 直方图、箱线图和密度图1.1 直方图1.2 箱线图1.3 密度图2. 正态分布3. 偏度和峰度结论 直方图、箱线图和密度图是数据分析中十分常用的图形。它们可以帮助我们更好地理解数据的分布情况，从而更好地进行数据分析和处理。在这篇博客中，我们将介绍它们的基本原理、用途以及如何在Python中使用代码来实现。直方图是一种常用的数据分布图，它将数据分成若干个区间，然后统计每个区间内数据的个数。通常情况下，直方图的横轴表示数据范围，纵轴表示数据出现的频数或者频率。直方图适用于连续性数据的分布情况。下面是P
【Python数据科学快速入门系列 10】Matplotlib数据分布图表应用总结_matplotlib 分布图
2401_84181704的博客
05-03 979
本篇文章总结常用的数据分布图表。数据分布图表强调数据集中的数值及其频率或分布规律。常见的有统计直方图、核密度曲线图、箱形图、小提琴图等。
Python 绘制曲线图
刚刚入门的小码农
07-14 759
运行上述代码后，应该可以正确显示中文。使用Python绘制曲线图。
python使用seaborn绘制柱状图
最新发布
11-06
在Python中，Seaborn是一个强大的数据可视化库，可以用来创建各种复杂的统计图形。这里有两个示例展示了如何使用Seaborn绘制柱状图： 1. **垂直柱状图**[^1]，通常用于比较不同类别（如'total_bill'按'day'和'sex'分组）的数据分布： ```python import seaborn as sns tips = ... # 假设tips是你想要分析的数据集 ax = sns.barplot(x="day", y="total_bill", hue="sex", data=tips) ``` 2. **水平柱状图**，在这种情况下，我们按照顺序列出x轴的标签（如'A','B','C'），y轴代表对应的数值： ```python x = ["A", "B", "C"] y = [1, 2, 3] sns.barplot(y=y, x=x) # 注意这里的顺序是y先x后 plt.title('Horizontal Bar Chart Example') # 添加标题 plt.show() ```
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