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python中seaborn包常用圖形使用詳解

更新時(shí)間：2019年11月25日 17:47:43 作者：sisure_shen

今天小編就為大家分享一篇python中seaborn包常用圖形使用詳解，具有很好的參考價(jià)值，希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧

seaborn包是對(duì)matplotlib的增強(qiáng)版，需要安裝matplotlib后才能使用。

所有圖形都用plt.show()來顯示出來，也可以使用下面的創(chuàng)建畫布

fig,ax=plt.subplots()  #一個(gè)畫布

fig,(ax1,ax2) = plt.subplots( ncols=2)  #兩個(gè)畫布

1）單個(gè)特征統(tǒng)計(jì)圖countplot

sn.countplot(train.mnth)#離散型特征可使用，描述樣本點(diǎn)出現(xiàn)的次數(shù)。

2）單個(gè)特征統(tǒng)計(jì)圖distplot

sn.distplot(train.cnt.values,bins=50,kde=True)#連續(xù)型特征可使用，bins=50分成50個(gè)柱形，kde=True顯示核密度線。如果圖形的尾巴很特殊，則可能是奇異點(diǎn)（離群點(diǎn)，噪聲點(diǎn)），考慮去掉。

3）雙特征小提琴圖

sn.violinplot(data=train[['yr', 'cnt']],x="yr",y="cnt") #顯示數(shù)據(jù)分布及其概率密度，中間的黑色粗條表示四分位數(shù)范圍，從其延伸的幼細(xì)黑線代表 95% 置信區(qū)間，而白點(diǎn)則為中位數(shù)。

4）雙特征箱型圖

sn.boxplot(data=train,x="yr",y="cnt")#又稱為盒須圖、盒式圖或箱線圖，是一種用作顯示一組數(shù)據(jù)分散情況資料的統(tǒng)計(jì)圖。它顯示情況從上到下的順序?yàn)椋寒惓Ｖ担赡軟]有）、最大值、上四分位數(shù)、中位數(shù)、下四分位數(shù)、最小值、異常值（有時(shí)沒有，如果有，要特別注意）。

5）雙特征棒圖

fig,(ax1,ax2) = plt.subplots(ncols=2) #一個(gè)畫布，兩個(gè)軸

sn.barplot(data=train,x='holiday',y='cnt',hue='weathersit',ax=ax1) #hue='weathersit'，通過weathersit來區(qū)分

sn.barplot(data=train,x='workingday',y='cnt',hue='season',ax=ax2) #hue='season'，通過season來區(qū)分

6）雙特征折線圖

fig,ax = plt.subplots()

sn.pointplot(data=train[['dayofyear','cnt', 'yr']],x='dayofyear',y='cnt',hue='yr',ax=ax)

# hue='yr'指的是區(qū)分開年份。hue指顏色

ax.set(title="dayly distribution of counts")

plt.show()

7）關(guān)系熱力圖

corrMatt = train[["temp","atemp","hum","windspeed","cnt"]].corr()

mask = np.array(corrMatt)

mask[np.tril_indices_from(mask)] = False

sn.heatmap(corrMatt, mask=mask,

      vmax=1, square=True,annot=True)

plt.show()

8）雙特征散點(diǎn)圖

sn.scatterplot(x=train.GrLivArea,y=train.SalePrice)

plt.title("Looking for outliers") #圖形標(biāo)題

plt.show()

以上這篇python中seaborn包常用圖形使用詳解就是小編分享給大家的全部?jī)?nèi)容了，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。

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