主流图表分析（seaborn常用的10）

内置示例数据集

seaborn内置了十几个示例数据集，通过load_dataset函数可以调用。

其中包括常见的泰坦尼克、鸢尾花等经典数据集。

#查看数据集种类 importseabornassns sns.get_dataset_names()

importseabornassns #导出鸢尾花数据集 data=sns.load_dataset('iris') data.head()

1、散点图

函数sns.scatterplot

importseabornassns sns.set() importmatplotlib.pyplotasplt %matplotlibinline #小费数据集 tips=sns.load_dataset('tips') ax=sns.scatterplot(x='total_bill',y='tip',data=tips) plt.show()

2、条形图

函数sns.barplot

显示数据平均值和置信区间

importseabornassns sns.set() importmatplotlib.pyplotasplt %matplotlibinline #小费数据集 tips=sns.load_dataset("tips") ax=sns.barplot(x="day",y="total_bill",data=tips) plt.show()

3、线型图

函数sns.lineplot

绘制折线图和置信区间

importseabornassns sns.set() importmatplotlib.pyplotasplt %matplotlibinline fmri=sns.load_dataset("fmri") ax=sns.lineplot(x="timepoint",y="signal",data=fmri) plt.show()

4、箱线图

函数seaborn.boxplot

importseabornassns sns.set() importmatplotlib.pyplotasplt %matplotlibinline tips=sns.load_dataset("tips") ax=sns.boxplot(x="day",y="total_bill",data=tips) plt.show()

5、直方图

函数seaborn.distplot

importseabornassns importnumpyasnp sns.set() importmatplotlib.pyplotasplt %matplotlibinline np.random.seed(0) x=np.random.randn(1000) ax=sns.distplot(x) plt.show()

6、热力图

函数seaborn.heatmap

importnumpyasnp np.random.seed(0) importseabornassns sns.set() importmatplotlib.pyplotasplt %matplotlibinline uniform_data=np.random.rand(10,12) ax=sns.heatmap(uniform_data) plt.show()

7、散点图矩阵

函数sns.pairplot

importseabornassns sns.set() importmatplotlib.pyplotasplt %matplotlibinline iris=sns.load_dataset("iris") ax=sns.pairplot(iris) plt.show()

8、分类散点图

函数seaborn.catplot

importseabornassns sns.set() importmatplotlib.pyplotasplt %matplotlibinline exercise=sns.load_dataset("exercise") ax=sns.catplot(x="time",y="pulse",hue="kind",data=exercise)\ plt.show()

9、计数条形图

函数seaborn.countplot

importseabornassns sns.set() importmatplotlib.pyplotasplt %matplotlibinline titanic=sns.load_dataset("titanic") ax=sns.countplot(x="class",data=titanic) plt.show()

10、回归图

函数 seaborn.lmplot

绘制散点及回归图

importseabornassns sns.set() importmatplotlib.pyplotasplt %matplotlibinline tips=sns.load_dataset("tips") ax=sns.lmplot(x="total_bill",y="tip",data=tips) plt.show()

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