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一文帶你掌握Python?Seaborn數(shù)據(jù)可視化高級篇

更新時間：2023年07月17日 10:27:50 作者：小小張說故事

這篇文章主要為大家詳細介紹了如何使用?Seaborn?創(chuàng)建復(fù)合圖形，如網(wǎng)格圖、因子圖和聚類熱圖等，文中示例代碼講解詳細，感興趣的小伙伴可以學(xué)習(xí)一下

在前兩篇文章中，我們探討了 Seaborn 的基礎(chǔ)和中級功能，包括了如何繪制各種統(tǒng)計圖形以及如何控制圖形的樣式和顏色。在這篇高級篇中，我們將更進一步，介紹如何使用 Seaborn 創(chuàng)建復(fù)合圖形，如網(wǎng)格圖、因子圖和聚類熱圖等。

一、網(wǎng)格圖

網(wǎng)格圖（Grids）是一種用于顯示高維數(shù)據(jù)關(guān)系的強大工具。Seaborn 提供了 PairGrid 和 FacetGrid 類來創(chuàng)建自定義網(wǎng)格圖。

PairGrid 允許我們在數(shù)據(jù)集的每一對變量之間繪制不同的圖形。它比 pairplot 更靈活，因為它允許我們自定義網(wǎng)格上每個小圖的類型。

下面的例子展示了如何使用 PairGrid 創(chuàng)建網(wǎng)格圖：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import load_iris
import pandas as pd

# 加載 iris 數(shù)據(jù)集
iris = load_iris()
data = iris.data
feature_names = iris.feature_names
df = pd.DataFrame(data, columns=feature_names)

# 創(chuàng)建 PairGrid
g = sns.PairGrid(df)

# 在對角線上繪制直方圖
g.map_diag(sns.histplot)

# 在上半部分繪制散點圖
g.map_upper(plt.scatter)

# 在下半部分繪制密度圖
g.map_lower(sns.kdeplot)

plt.show()

二、因子圖

因子圖（Factor plot）是一種可以將一個或多個分類變量的函數(shù)關(guān)系繪制在一個圖形上的方法。Seaborn 的 factorplot 函數(shù)提供了這個功能。

tips = sns.load_dataset("tips")
sns.factorplot(x="day", y="total_bill", hue="smoker", data=tips, kind="bar")
plt.show()

三、聚類熱圖

聚類熱圖（Clustermap）是一種特殊的熱圖，它同時在行和列上進行層次聚類。這使得我們能夠看到數(shù)據(jù)中的結(jié)構(gòu)，并可以根據(jù)這些結(jié)構(gòu)對數(shù)據(jù)進行解釋。

下面的例子展示了如何使用 Seaborn 創(chuàng)建聚類熱圖：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
# 加載 flights 數(shù)據(jù)集
flights = sns.load_dataset("flights")
# 將數(shù)據(jù)集轉(zhuǎn)換為透視表形式
flights = flights.pivot("month", "year", "passengers")
# 創(chuàng)建聚類熱圖
sns.clustermap(flights)
plt.show()

四、結(jié)論

在這篇文章中，我們探討了 Seaborn 的高級功能，包括如何創(chuàng)建網(wǎng)格圖、因子圖和聚類熱圖。通過使用這些高級功能，我們可以更好地探索和理解我們的數(shù)據(jù)。雖然這些技術(shù)在初看起來可能有些復(fù)雜，但是一旦掌握了它們，我們就可以輕松地創(chuàng)建復(fù)雜且信息豐富的可視化。

到此這篇關(guān)于一文帶你掌握Python Seaborn數(shù)據(jù)可視化高級篇的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python Seaborn數(shù)據(jù)可視化內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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