Python數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用 課件 第12章 Seaborn

第12章Seaborn

《Python數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用》SeabornSeaborn是基于matplotlib的圖形可視化python包，便于做出各種統(tǒng)計(jì)圖表。Pandas與Seaborn都是使用matplotlib作圖，但是兩者區(qū)別較大，如下所示：（1）Pandas善于簡(jiǎn)單繪圖，而更豐富的圖使用Seaborn繪制。（2）Pandas沒(méi)有太多的參數(shù)優(yōu)化圖形，Seaborn提供大量參數(shù)調(diào)整圖形。安裝Seaborn繪圖特色Matplotlib繪圖Seaborn繪圖importmatplotlib.pyplotaspltx=[1,3,5,7,9,11,13,15,17,19]y_bar=[3,4,6,8,9,10,9,11,7,8]y_line=[2,3,5,7,8,9,8,10,6,7]plt.bar(x,y_bar)plt.plot(x,y_line,'-o',color='y‘)importmatplotlib.pyplotaspltx=[1,3,5,7,9,11,13,15,17,19]y_bar=[3,4,6,8,9,10,9,11,7,8]y_line=[2,3,5,7,8,9,8,10,6,7]importseabornassnssns.set()#聲明使用Seaborn樣式plt.bar(x,y_bar)plt.plot(x,y_line,'-o',color='y‘)相比于Matplotlib默認(rèn)的純白色背景，Seaborn默認(rèn)的淺灰色網(wǎng)格背景看起來(lái)的確要細(xì)膩舒適一些。而柱狀圖的色調(diào)、坐標(biāo)軸的字體大小也都有一些變化。圖表分類(lèi)（1）矩陣圖（2）回歸圖（3）關(guān)聯(lián)圖（4）類(lèi)別圖（5）分布圖數(shù)據(jù)集seaborn內(nèi)置數(shù)據(jù)集，包括常見(jiàn)的泰坦尼克、鳶尾花等經(jīng)典數(shù)據(jù)集。

使用load_dataset函數(shù)調(diào)用數(shù)據(jù)集。繪圖設(shè)置繪圖元素主題設(shè)置調(diào)色板設(shè)置繪圖元素

seaborn通過(guò)set_context方法設(shè)置繪圖元素參數(shù)，主要影響標(biāo)簽、線(xiàn)條和其他元素的效果，與style有點(diǎn)區(qū)別，不會(huì)影響整體的風(fēng)格。語(yǔ)法如下所示：seaborn.set_context(context=None,font_scale=1,rc=None)主題設(shè)置Seaborn通過(guò)set_style設(shè)置darkgrid,whitegrid,dark,white,ticks5種主題風(fēng)格。其中，white和ticks包含沒(méi)有必要的上邊框和右邊框。另外，sns.despine()用于去掉圖形右邊和上面的邊線(xiàn)。調(diào)色板顏色不但代表各種特征，而且提高整個(gè)圖的觀(guān)賞性。Seaborn使用color_palette函數(shù)實(shí)現(xiàn)分類(lèi)色板。繪圖seaborn共有5個(gè)大類(lèi)21種圖。（1）關(guān)系類(lèi)圖表（Relationalplots）（2）分類(lèi)圖表（Categoricalplots）（3）分布圖（Distributionplot）（4）回歸圖（Regressionplots）（5）矩陣圖（Matrixplots）直方圖Seaborn提供distplot函數(shù)實(shí)現(xiàn)importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassns#生成100個(gè)成標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的隨機(jī)數(shù)x=np.random.normal(size=100)

#kde=True，進(jìn)行核密度估計(jì)sns.distplot(x,kde=True)#密度曲線(xiàn)KDEplt.show()核密度圖

核密度圖一般與直方圖搭配使用，顯示數(shù)據(jù)的分布的“疏密程度”，核密度圖顯示為擬合后的曲線(xiàn)，“峰”越高表示數(shù)據(jù)越“密集”。Seaborn提供kdeplot函數(shù)實(shí)現(xiàn)。importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsnp.random.seed(4)#設(shè)置隨機(jī)數(shù)種子Gaussian=np.random.normal(0,1,1000)#創(chuàng)建一組平均數(shù)為0，標(biāo)準(zhǔn)差為1，總個(gè)數(shù)為1000的符合標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的數(shù)據(jù)ax.hist(Gaussian,bins=25,histtype="stepfilled",normed=True,alpha=0.6)sns.kdeplot(Gaussian,shade=True)plt.show()散點(diǎn)圖Seaborn提供stripplot函數(shù)實(shí)現(xiàn)。importseabornassnsimportmatplotlib.pyplotaspltsns.set(style="whitegrid",color_codes=True)tips=sns.load_dataset("tips")#“小費(fèi)”數(shù)據(jù)集sns.stripplot(data=tips)plt.show()箱型圖Seaborn提供boxplot函數(shù)實(shí)現(xiàn)。importseabornassnsimportmatplotlib.pyplotasplt

sns.set_style("whitegrid")tips=sns.load_dataset("tips")#載入自帶數(shù)據(jù)集“tips”,研究三個(gè)變量關(guān)系,是否抽煙與日期為分類(lèi)變量,消費(fèi)是連續(xù)變量#結(jié)論發(fā)現(xiàn)吸煙者在周末消費(fèi)明顯大于不吸煙的人ax=sns.boxplot(x="day",y="total_bill",hue="smoker",data=tips,palette="Set3")plt.show()小提琴圖

小提琴圖其實(shí)是箱線(xiàn)圖與核密度圖的結(jié)合，箱線(xiàn)圖展示了分位數(shù)的位置，小提琴圖用于展示任意位置的密度。通過(guò)小提琴圖可以知道哪些位置的密度較高。在小提琴圖中，白點(diǎn)是中位數(shù)，黑色盒形的范圍是上四分位點(diǎn)和下四分位點(diǎn)，細(xì)黑線(xiàn)表示須，表示離群點(diǎn)的離群程度，越長(zhǎng)表示離群點(diǎn)越遠(yuǎn)。鳶尾花（Iris）數(shù)據(jù)集每類(lèi)50個(gè)數(shù)據(jù)，每個(gè)數(shù)據(jù)包含花萼長(zhǎng)度（sepallength）、花萼寬度（sepalwidth）、花瓣長(zhǎng)度（petallength）、花瓣寬度（petalwidth）4個(gè)屬性條形圖Seaborn提供barplot函數(shù)實(shí)現(xiàn)。importseabornassnsimportnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltx=np.arange(8)y=np.array([1,5,3,6,2,4,5,6])df=pd.DataFrame({"x-axis":x,"y-axis":y})sns.barplot("x-axis","y-axis",palette="RdBu_r",data=df)plt.xticks(rotation=90)plt.show()熱力圖Seaborn提供heatmap函數(shù)實(shí)現(xiàn)。importnumpyasnp;np.random.seed(0)importseabornassns;sns.set()importmatplotlib.pyplotaspltuniform_data=np.random.rand(10,12)f,ax=plt.subplots(figsize=(9,6))ax=sns.heatmap(uniform_data)plt.show()點(diǎn)圖Seaborn提供pointplot函數(shù)實(shí)現(xiàn)。importmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsplt.figure(dpi=150)tips=sns.load_dataset("tips")sns.pointplot(x="time",y="total_bill",data=tips)多變量圖Seaborn提供jointplot函數(shù)實(shí)現(xiàn)。importseabornassnsimportmatplotlib.pyplotasplt

data=sns.load_dataset("exercise")sns.jointplot(x="id",y="pulse",data=data)plt.sh