如何在Python中使用’seaborn’库以可视化的方式呈现数据？

机器学习涉及从数据中创建模型并对以前未见过的数据进行概括。作为输入提供给机器学习模型的数据应该能够让系统正确理解，以便它可以解释数据并产生结果。

Seaborn是一个可视化数据的库。它具有自定义主题和高级接口。此接口有助于在应用某些过滤器时自定义和控制数据的种类和行为。

Seaborn库包含一个名为 ‘set_Style（）’的接口，可帮助使用不同的样式。可以使用上述函数来设置图的主题。

让我们尝试使用Python中的Seaborn可视化一个简单的数据集。

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示例

import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
def sine_plot(flip=1):
x = np.linspace(0, 9, 50)
for i in range(1, 7):
plt.plot(x, np.sin(x + i * .68) * (6 - i) * flip)
import seaborn as sb
sb.set_style("whitegrid")
print("正在绘制数据")
sine_plot()
plt.show()

输出

解释

• 导入所需包。
• 使用用户定义的名为 ‘sine_plot’ 的函数生成输入数据。
• 使用 set_style 函数设置图的类型。
• 指定使用 seaborn 库绘制此数据。
• 将此可视化数据显示在控制台中。