极客教程Seaborn 实用工具函数简介
Seaborn 实用工具函数简介 “实用性”一词没有明确定义。如果一段代码看起来太小而无法成为独立的应用程序，又过于通用以至于无法被视为特定程序的一部分，那么它可能被称为实用工具。例如，一个数据库程序不会被视为实用工...
Seaborn
Seaborn 调色板小部件简介
Seaborn 调色板小部件简介 调色板小部件可以分为三种不同的类型：定性、顺序和分歧。在接下来的章节中，我们将详细了解和探索这些类型。 定性调色板 当变量具有分类性质时，使用定性调色板，并且为每个组分配不同的颜色。定性调色板中的每个潜在数...
Seaborn Color Palettes简介
Seaborn Color Palettes简介 Seaborn中的调色板使数据可视化更加有趣。在生成数据可视化时，主要目的是传达数据的见解。虽然样式会影响观众对您要表达的内容的理解，但可视化会传达关键信息。 数据可视化的最后一步是样式设置...
Seaborn 主题化简介
Seaborn 主题化简介 生成数据可视化的主要目的是传达数据的洞见。样式会影响观众对您想传达的内容的理解，而可视化则传达重要的信息。 数据可视化的最后一步是样式化，它在格式化和可视化数据之后进行。定制可视化或图形的整体外观是样式化的过程。...
Seaborn 多维绘图网格简介
Seaborn 多维绘图网格简介 在本文中，我们将研究多维绘图数据。在各个数据集子集上多次绘制相同的绘图是一种有价值的策略。它使浏览者能够快速从复杂的数据集中提取大量数据。我们将使用两种不同的方法在Seaborn中绘制多个图形。第一种方法是...
Seaborn 矩阵图简介
Seaborn 矩阵图简介 矩阵数据的绘图称为矩阵图。矩阵图是一个彩色编码的图形，其中包含值、行数据和列数据。您可以通过使用heatmap()或clustermap()函数在seaborn中创建矩阵图。 heatmap()用于将矩形数据生成...
Seaborn 回归图简介
Seaborn 回归图简介 Seaborn是一个统计图表工具，提供简单的技术将回归线添加到散点图中，并且可以读取Pandas数据框以及其他类型的数据格式。散点图是一个用于检查数据之间关联或趋势的优秀工具。通过添加回归线，这些模式可以变得更加...
Seaborn 分类图表简介
Seaborn 分类图表简介 绘图主要用于描绘两个或多个变量之间的关系。这些变量可以是完全数值的，也可以表示一个类别，如组、类或部门。本文讨论分类变量以及如何使用Python的Seaborn包对其进行可视化。 Seaborn除了是一个统计绘...
Seaborn 分布图简介
Seaborn 分布图简介 分布图将样本数据的实际分布与从特定分布预期的理论值进行比较，以直观地分析样本数据的分布。 Seaborn通过提供多个函数来简化绘制分布图的过程。在接下来的文章中，我们将讨论Seaborn中可用于绘制分布图的多个函...
Seaborn 关系图简介
Seaborn 关系图简介 使用关系图来可视化数据点之间的统计关联。因为可视化可以帮助人们发现数据中的趋势和模式，所以它非常重要。统计分析是确定数据集中的变量之间以及它们的关系的过程。 关系图正如其名，显示了数据集中两个变量之间的关联。 S...
Seaborn 函数参考
Seaborn 函数参考 Seaborn是Python中的一种流行的可视化库。与其他Python可视化库不同，Seaborn包括几个预定义的数据集。 统计分析是确定数据集中变量之间及其关系的过程。数据点之间的统计关系通过关系图表进行可视化。...
Seaborn PairGrid
Seaborn PairGrid PairGrid允许我们使用相同的绘图类型绘制一个子图网格，来用于可视化数据。 与FacetGrid不同的是，它对每个子图使用不同的变量对。它形成一个子图矩阵。有时也称为“散点图矩阵”。 PairGrid的...
Seaborn Facet Grid
Seaborn Facet Grid 探索中等维度数据的一种有用方法是在数据子集的不同部分上绘制相同绘图的多个实例。 此技术通常被称为“格子”或“镶嵌”绘图，与“小倍数”概念相关。 要使用这些功能，您的数据必须在Pandas DataFra...
Seaborn 线性关系
Seaborn 线性关系 大多数情况下，我们使用包含多个定量变量的数据集，分析的目标通常是将这些变量与彼此关联起来。这可以通过回归线来实现。 在构建回归模型时，我们经常检查 多重共线性 ，需要查看连续变量之间的相关性，并采取必要的措施来消除...
Seaborn 多面板分类图
Seaborn 多面板分类图 可以使用两个图形来可视化分类数据，您可以使用函数 pointplot() 或更高级的函数 factorplot() 。 Factorplot Factorplot 在 FacetGrid 上绘制分类图。使用 &...
Seaborn 绘制宽格式数据
Seaborn 绘制宽格式数据 最好使用“长格式”或“整洁”数据集。但有时候我们别无选择，只能使用“宽格式”数据集，相同的函数也可以应用于各种格式的“宽格式”数据，包括Pandas Data Frames或二维NumPy数组。这些对象应该直...
Seaborn 统计估计
Seaborn 统计估计 在大多数情况下，我们处理的是对数据整个分布的估计。但是当涉及到中心趋势的估计时，我们需要一种特定的方式来总结分布。均值和中位数是估计分布中心趋势的常用技术。 在上面的部分我们学习的所有绘图中，我们都对整个分布进行了...
Seaborn 观测值的分布
Seaborn 观测值的分布 在我们之前处理的分类散点图中，这种方法在提供关于每个类别内值的分布信息方面变得有限。现在，进一步说，让我们看看什么可以帮助我们在类别中进行比较。 箱线图 箱线图 是一种方便的方式来通过四分位数来可视化数据的分布...
Seaborn 绘制分类数据
Seaborn 绘制分类数据 在之前的章节中，我们学习了散点图、hexbin图和kde图，这些图用于分析连续变量。当变量是分类变量时，这些图就不适用了。 当一个或两个变量是分类变量时，我们使用striplot()、swarmplot()等图...
Seaborn 可视化成对关系
Seaborn 可视化成对关系 实时研究中的数据集包含许多变量。在这种情况下，应该分析每个变量之间的关系。绘制(n,2)组合的双变量分布将是一个非常复杂和耗时的过程。 要在数据集中绘制多个成对的双变量分布，可以使用 pairplot() 函...
Seaborn 核密度估计
Seaborn 核密度估计 核密度估计（KDE）是一种估计连续随机变量的概率密度函数的方法。它用于非参数分析。 在 distplot 中将 hist 标志设置为False，将输出核密度估计图。 示例 import pandas as pd ...
Seaborn 直方图
Seaborn 直方图 直方图通过在数据范围内形成区间(bin)，然后绘制条形图来表示数据的分布，以展示落入每个区间的观测数量。 Seaborn提供了一些数据集，我们在之前的章节中使用了一些数据集。我们已经学习了如何载入数据集以及如何查找可...
Seaborn 调色板
Seaborn 调色板 颜色在可视化中比其他任何方面都更重要。当使用得当时，颜色可以为图表增添更多价值。调色板指的是绘画家在上面排列和混合颜料的平板表面。 构建调色板 Seaborn提供了一个名为 color_palette() 的函数，该...
Seaborn 图形美学
Seaborn 图形美学 数据可视化是一步，使可视化的数据更加美观是另一步。可视化在向观众传达定量洞察力以引起他们的注意方面发挥着重要作用。 美学是一套关注美的本质和欣赏美的原则，尤其是在艺术方面。可视化是以最有效和最简单的方式表达数据的一...
Seaborn 导入数据集和库
Seaborn 导入数据集和库 在这个章节中，我们将讨论如何导入数据集和库。让我们从了解如何导入库开始。 导入库 让我们从导入Pandas开始，它是一个用于管理关系型（表格式）数据集的强大库。当处理DataFrame时，Seaborn非常方...
Seaborn 环境搭建
Seaborn 环境搭建 在本章中，我们将讨论Seaborn的环境设置。让我们从安装开始，了解如何开始使用。 安装Seaborn并开始使用 在本节中，我们将了解安装Seaborn的步骤。 使用Pip安装程序 要安装Seaborn的最新版本，...
Seaborn 介绍
Seaborn 介绍 在分析领域中，获取洞察的最佳方式是通过可视化数据。通过将数据表示为易于理解、探索和掌握的图表，可以对数据进行可视化。这样的数据有助于吸引关键元素的注意。 为了使用Python分析一组数据，我们使用广泛实现的2D绘图库M...
Seaborn 教程
Seaborn 教程 Seaborn 是一个开源的、授权为BSD的Python库，提供了一种使用Python编程语言来可视化数据的高级API。 教程对象 本教程将带你逐步了解Seaborn的基础知识和各种函数。对于从事数据分析工作的人来说特...
Seaborn 水平颜色条用于 seaborn 热图子图和 xticklabels 的标注问题
Seaborn 水平颜色条用于 seaborn 热图子图和 xticklabels 的标注问题 在本文中，我们将介绍如何在 seaborn 热图子图中添加一个水平颜色条，以及如何解决关于 xticklabels 的标注问题。Seaborn ...
Seaborn 二次y轴时间序列
Seaborn 二次y轴时间序列 在本文中，我们将介绍如何使用Seaborn库来创建带有二次y轴时间序列的可视化图表。Seaborn是一个基于Matplotlib的Python数据可视化库，提供了一些更高级的功能和样式，可以帮助我们更轻松地...