Seaborn是基于Matplotlib的一个高级数据可视化库。它的语法比较简单,用起来很方便。Seaborn可以用来生成多种图形,例如散点图、箱线图、热力图等。它也内置了一些数据集,可以用于测试和练习。 相应的,与matplotlib包相比,可操作的地方比较少 import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt iris = sns.loa
原创 6月前
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seaborn学习笔记章节seaborn是一个基于matplotlib的Python数据可视化库。seaborn是matplotlib的高
原创 2022-12-17 19:19:57
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1、Seaborn在上节中我们学习了matplotlib,这节课我们来看看另一个可视化的模块seaborn,它是基于matplotlib的更高级的开源库,主要用作于数据可视化,解决了matplotlib的两大问题。正如Michael Waskom所说的:Matplotlib试着让简单的事情更加简单,困难的事情变得可能,那么Seaborn就是让困难的东西更加简单。使用matplotlib最大的问题
1什么是SeabornSeaborn是基于matplotlib的图形可视化python包。它提供了一种高度交互式界面,便于用户能够做出各种有吸引力的统计图表。Seaborn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能做出很具有吸引力的图,而使用matplotlib就能制作具有更多特色的图。应该把Seaborn视为matplotl
转载 2024-01-14 11:09:13
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Seaborn是基于matplotlib的图形可视化python包。它提供了一种高度交互式界面,便于用户能够做出各种有吸引力的统计图表。安装 Seaborn要安装最新版本的seaborn,您可以使用pip:pip install seaborn 也可以使用conda以下方法安装发布的版本:conda install seaborn绘制散点图最常用的是relplot()。这是一个图形级函数,用于使用
# coding=utf-8import seaborn as snsimport numpy as npimport matplotlib as mplimport matplotlib.pyplot as pltdef sinplot(flip=1): x = np.linspace(0, 14, 100) #0~14分开产生100个数据 for i in range(1, 7)
原创 2023-02-06 19:25:36
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Seaborn介绍:Seaborn属于Matplotlib的一个高级接口,为我们进行数据的可视化分析提供了极大的方便。Step 1:安装Seaborn首先确定你的电脑已安装以下应用 - Python 2.7+ or Python 3 - Pandas - Matplotlib - Seaborn - Jupyter Notebook(可选)打开Jupyter Notebook, 过几秒钟会
1.seaborn介绍Seaborn是以matplotlib为底层,更容易定制化作图的Python库 Seaborn官网:Seaborn官网 Seaborn是对matplotlib的基础上进行更高级的封装,作图更加容易。matplotlib更加灵活,可以定制化,而seaborn像是更高级的封装,使用更加快捷方便。seaborn安装 pip install seaborn==0.11.2 #最稳定的
转载 2024-01-25 22:12:41
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数据可视化的文章我很久之前就打算写了,因为最近用Python做项目比较多,于是就花时间读了seaborn的文档,写下了这篇。 数据可视化在数据挖掘中是一个很重要的部分,将数据用图表形式展示可以很直观地看到数据集的特点(比如正态分布,长尾分布,聚集等),方便下一步怎么对数据进行处理。这里我用的是Python来进行可视化,因为Python的框架相对较多而且使用的也较广泛。我们在这里用的是seaborn
简介Python作为常用的数据分析工具,在可视化工具上,有很多优秀的第三方库如matplotlib、seaborn、plotly、cufflinks、boken、pyecharts等。由于matplotlib绘制的图表大多数时候确实不太美观,且使用较古怪,seaborn对matplotlib进行了进一步的封装,它是matplotlib的一个高级API,使用方便。(相当于cufflinks封装了pl
1.seaborn库介绍 是基于matplotlib的图形可视化python包。 可视为matplotlib的补充,而不是替代物。 它提供了一种高度交互式界面,便于用户能够做出各种有吸引力的统计图表。 它能高度兼容numpy与pandas数据结构以及scipy与statsmodels等统计模式。2.官网:https://seaborn.pydata.org/index.htmlSeaborn is
1、引言在大数据时代,数据挖掘的工作越来越重要,而从数据中提取出来有吸引力的图表更是一件非常重要的事情。而除了Matplotlib,基于其开发的Seaborn在数据可视化方面功能也非常强大。相比于Matplotlib来说,Seaborn提供更高层次的API,可以让你在不需要了解那么多底层参数的情况下,同样能够画出比较有吸引力的图表。seaborn.pydata.org import numpy a
文章目录系列文章6 Seaborn6.1 绘制单变量分布6.2 绘制双变量分布1 绘制散点图2 绘制二维直方图3 绘制核密度估计图4 绘制成对的双变量分布6.3 绘制分类数据图1 类别散点图striplot()swarmplot()2 箱型图和小提琴图箱型图小提琴图3 条形图和点图条形图点图6.4 案例:NBA球员数据分析1 基本数据介绍2 获取数据3 数据分析数据相关性分析数据排名分析球员薪资
最近在系统梳理一下Python的几个可视化绘图库,其中seaborn上手较为方便快捷,下面给大家简单介绍一下,可以满足自己日常需要的绘图要求。Seaborn 是一个基于 matplotlib 且数据结构与 pandas 统一的统计图制作库。Seaborn 框架旨在以数据可视化为中心来挖掘与理解数据。它提供的面向数据集制图函数主要是对行列索引和数组的操作,包含对整个数据集进行内部的语义映射与统计整合
笔者学习Python时用的是Python2,安装anaconda2。在导入seaborn包时出现问题,本地已成功安装seaborn但是在导入时报错:No module named seaborn. 经过纠结一段时间后,笔者发现anaconda3才能够成功导入seaborn包,已经安装了anaconda2版本的基础上安装3版本,但如何在Jupyter notebook切换这两个版本成为新的问题。
转载 2023-08-21 16:23:50
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简介什么是SeabornSeaborn是基于matplotlib的图形可视化python包。它提供了一种高度交互式界面,便于用户能够做出各种有吸引力的统计图表。Seaborn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能做出很具有吸引力的图,而使用matplotlib就能制作具有更多特色的图。应该把Seaborn视为matplot
3 直方图Histogramplot(代码下载)直方图能够准确表现数据的分布,在seaborn中使用distplot函数制作直方图,该章节主
原创 2022-12-17 11:40:43
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用 matplotlib能够完成一些基本的图表操作,而 Seaborn 库可以让这些图的表现更加丰富。1、 import seaborn as sns   用于导入 seaborn 库,并取别名为 sns ,后续介绍都用 sns 代表 seaborn 。2、 sns.set()  设置画图空间为 Seaborn 默认风格。3、 sns.set_style( strStyle )  设置画
前段时间学习了梁斌老师的数据分析(升级版)第三讲<探索性数据分析及数据可视化>,由于之前一直比较忙没有来得及总结,趁今天是周末有点闲暇时间,整理一下笔记:什么是seabornSeaborn是一种基于matplotlib的Python绘图工具库。它提供了一种高度交互式界面,便于用户能够做出各种有吸引力的,信息量大的统计图表。在大多数情况下使用seaborn就能做出很具有吸引力的图,而使用
转载 2024-01-08 15:21:19
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作者:luanhzSeaborn入门详细教程导读今天我们来介绍 seaborn。这是一个基于matplotlib进行高级封装的可视化库,相比之下,绘制图表更为集成化、绘图风格具有更高的定制性。教程目录01 初始seabornseaborn是python中的一个可视化库,是对matplotlib进行二次封装而成,既然是基于matplotlib,所以seaborn的很多图表接口和参数设置与其很是接近。
转载 2023-12-18 21:50:56
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