综合运用

Seaborn 数据可视化入门

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DataCamp

快速开始

导入 Seaborn：

import seaborn as sns

导入 Matplotlib：

import matplotlib.pyplot as plt

显示图表：

plt.show()
Seaborn 数据可视化入门

关系图

  • 展示两个定量变量之间的关系
  • 例：散点图、折线图
sns.relplot(x="x_variable_name", 
            y="y_variable_name", 
            data=pandas_df, 
            kind="scatter")
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分类图

  • 展示分类变量定义的类别内定量变量的分布
  • 例：柱状图、计数图、箱线图、点图
sns.catplot(x="x_variable_name", 
            y="y_variable_name", 
            data=pandas_df, 
            kind="bar")
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添加第三个变量（hue）

设置 hue 可创建子组，并在同一图中以不同颜色显示。

带 hue 的散点图

1 Waskom, M. L. (2021). seaborn: statistical data visualization. https://seaborn.pydata.org/
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添加第三个变量（row/col）

在 relplot() 或 catplot() 中设置 row 和/或 col 可创建子组，并在独立子图中显示。

带子图的散点图

1 Waskom, M. L. (2021). seaborn: statistical data visualization. https://seaborn.pydata.org/
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自定义

  • 更改背景：sns.set_style()
  • 更改主元素颜色：sns.set_palette()
  • 更改尺度：sns.set_context()
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添加标题

Object Type Plot Types How to Add Title
FacetGrid relplot(), catplot() g.figure.suptitle()
AxesSubplot scatterplot(), countplot(), 等 g.set_title()
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最后润色

添加 x/y 轴标签：

g.set(xlabel="new x-axis label",
      ylabel="new y-axis label")

旋转 x 轴刻度标签：

plt.xticks(rotation=90)
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让我们来练习吧！

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