文章 2024-12-14 来自:开发者社区

Seaborn 教程-绘图函数

Seaborn 提供了多个绘图函数,用于创建各种统计图形,以下是 Seaborn 主要的几个绘图函数及相应的实例: 1. 散点图 - sns.scatterplot() 用于绘制两个变量之间的散点图,可选择添加趋势线。 实例 import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt import p...

文章 2024-12-14 来自:开发者社区

Seaborn 教程-模板(Context)

paper:适用于小图,具有较小的标签和线条。import seaborn as sns# 设置为 paper 模板sns.set_theme(context="paper")notebook(默认):适用于笔记本电脑和类似环境,具有中等大小的标签和线条。import seaborn as...

文章 2024-12-14 来自:开发者社区

Seaborn 教程-主题(Theme)

darkgrid(默认):深色网格主题。 import seaborn as sns # 设置为 darkgrid 主题 sns.set_theme(style="darkgrid") whitegrid:浅色网格主题。 import seaborn as sns # 设置为 whitegrid 主题 sns.set_t...

文章 2024-12-14 来自:开发者社区

Seaborn 教程

Seaborn 是一个建立在 Matplotlib 基础之上的 Python 数据可视化库,专注于绘制各种统计图形,以便更轻松地呈现和理解数据。 Seaborn 的设计目标是简化统计数据可视化的过程,提供高级接口和美观的默认主题,使得用户能够通过少量的代码实现复杂的图形。 Seaborn 提供了一些简单的高级接口,可以轻松地绘...

文章 2024-10-27 来自:开发者社区

Seaborn 库创建吸引人的统计图表

在数据可视化领域,创建吸引人且具有信息量的统计图表是非常重要的。Seaborn 是一个基于 Matplotlib 的 Python 数据可视化库,它提供了更简单的方式来创建各种统计图表,并且具有更好的美观度和默认设置。本文将介绍如何使用 Seaborn 库创建吸引人的统计图表,并提供代码实例来帮助读者更好地理解。 安装 Seaborn 首先...

文章 2024-09-28 来自:开发者社区

10幅必须掌握的Seaborn绘图

Python可视化库Seaborn基于Matplotlib,并提供了绘制吸引人的统计图形的高级接口。Seaborn就是让困难的东西更加简单。它是针对统计绘图的,一般来说,能满足数据分析90%的绘图需求。Seaborn其实是在Matplotlib的基础上进行了更高级的API封装,从而使得作图更加容易,在大多数情况下使用Seaborn就能做出很具有吸引力的图,应该把Seaborn视为Matplotl....

10幅必须掌握的Seaborn绘图
文章 2024-09-28 来自:开发者社区

跟着exercise案例学Seaborn之FacetGrid

本期,我们来学习Seaborn中的FacetGrid。FacetGrid是Seaborn库中的一个功能,它允许你以网格状布局创建数据的多个子集。你可以创建一个图表网格,其中每个图表代表一个类别。这些子集由FacetGrid()的'col'和'row'属性中指定的列名决定。网格内的各个图表可以是seaborn支持的任何类型的图表,如散点图、折线图、条形图或直方图。同样,我们还是用一个exercis....

跟着exercise案例学Seaborn之FacetGrid
文章 2024-09-28 来自:开发者社区

跟着penguins案例学Seaborn之Pairplot

本期,我们继续跟着penguins案例来学习Seaborn中的Pairplot。Seaborn的Pairplot函数是一个非常有用的工具,用于绘制数据集中所有数值型变量之间的关系。它会为每对变量生成一个散点图,并在对角线上绘制每个变量的单变量分布图(通常是直方图或核密度估计图)。pairplot 是探索数据集中变量间关系的快速方法,尤其适用于初步了解数据集的结构。一、penguins数据集Pal....

跟着penguins案例学Seaborn之Pairplot
文章 2024-09-28 来自:开发者社区

跟着mpg案例学Seaborn之Jointplot

本期,我们继续来跟着案例学Seaborn之Jointplot。Jointplot 是 seaborn 中用于展示两个变量之间关系的图表,它的中心图通常是散点图(scatter plot)或六边形图(hexbin plot),表示两个变量的联合分布。此主图还附有沿轴(直方图Histogram或核密度估计KDE)的附加图,这些图分别显示每个变量的分布。一、案例学习 我们还是采用mpg案例来进...

跟着mpg案例学Seaborn之Jointplot
文章 2024-09-28 来自:开发者社区

跟着mpg案例学Seaborn之KDE

本期,我们继续跟着案例学Seaborn之KDE。在Seaborn中,KDE代表核密度估计(Kernel Density Estimation),这是一种用于估计概率密度函数的非参数方法。KDE(核密度估计)图是直方图(Histgram)的平滑版本,表示连续随机变量的概率密度函数。y轴表示观察到变量的特定值的密度或可能性,x轴表示变量本身的值。一、案例学习 ...

跟着mpg案例学Seaborn之KDE

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