站长家园(原代码之家)(www.adminjie.com)网站源码,微信源码,游戏源码,商业源码分享平台。
当前位置:网站首页 技术文章 网络编程 正文

详细讲解Python之Seaborn(数据可视化)

时间:2022-04-22 [网络编程]作者:fabuyuan 浏览:9 次

本篇文章给大家带来了关于python的相关知识,其中主要介绍了关于Seaborn的相关问题,包括了数据可视化处理的散点图、折线图、条形图等等内容,下面一起来看一下,希望对大家有帮助。

推荐学习:python视频教程

1. 安装 seaborn

安装:

pip install seaborn

导入:

import seaborn as sns


2.准备数据

正式开始之前我们先用如下代码准备一组数据,方便展示使用。

import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as snspd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True)df1 = pd.DataFrame(    {'数据序号': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12],     '厂商编号': ['001', '001', '001', '002', '002', '002', '003', '003', '003', '004', '004', '004'],     '产品类型': ['AAA', 'BBB', 'CCC', 'AAA', 'BBB', 'CCC', 'AAA', 'BBB', 'CCC', 'AAA', 'BBB', 'CCC'],     'A属性值': [40, 70, 60, 75, 90, 82, 73, 99, 125, 105, 137, 120],     'B属性值': [24, 36, 52, 32, 49, 68, 77, 90, 74, 88, 98, 99],     'C属性值': [30, 36, 55, 46, 68, 77, 72, 89, 99, 90, 115, 101]    })print(df1)

生成一组数据如下:

        


3.背景与边框


3.1 设置背景风格

设置风格使用的是sns.set_style()方法,且这里内置的风格,是用背景色表示名字的,但是实际内容不限于背景色。

sns.set_style()


可以选择的背景风格有:

  • whitegrid  白色网格
  • dark  灰色背景
  • white  白色背景
  • ticks  四周带刻度线的白色背景


sns.set()

sns.set_style(“darkgrid”)

sns.set_style(“whitegrid”)

sns.set_style(“dark”)

sns.set_style(“white”)

sns.set_style(“ticks”)

  其中sns.set()表示使用自定义样式,如果没有传入参数,则默认表示灰色网格背景风格。如果没有set()也没有set_style(),则为白色背景。

  一个可能的bug:使用relplot()方法绘制出的图像,"ticks"样式无效。


3.3 其他

  seaborn库是基于matplotlib库而封装的,其封装好的风格可以更加方便我们的绘图工作。而matplotlib库常用的语句,在使用seaborn库时也依然有效。

  关于设置其他风格相关的属性,如字体,这里有一个细节需要注意的是,这些代码必须写在sns.set_style()的后方才有效。如将字体设置为黑体(避免中文乱码)的代码:

plt.rcParams[‘font.sans-serif’] = [‘SimHei’]

  如果在其后方设置风格,则设置好的字体会设置的风格覆盖,从而产生警告。其他属性也同理。


3.2 边框控制

sns.despine()方法

# 移除顶部和右部边框,只保留左边框和下边框sns.despine()# 使两个坐标轴相隔一段距离(以10长度为例)sns.despine(offet=10,trim=True)# 移除左边框sns.despine(left=True)# 移除指定边框 (以只保留底部边框为例)sns.despine(fig=None, ax=None, top=True, right=True, left=True, bottom=False, offset=None, trim=False)

4. 绘制 散点图

使用seaborn库 绘制散点图,可以使用replot()方法,也可以使用scatter()方法。

replot方法的参数kind默认是’scatter’,表示绘制散点图。
hue参数表示 在该一维度上,用颜色区分

①对A属性值和数据序号绘制散点图,红色散点,灰色网格,保留左、下边框

sns.set_style(‘darkgrid’)
plt.rcParams[‘font.sans-serif’] = [‘SimHei’]
sns.relplot(x=‘数据序号’, y=‘A属性值’, data=df1, color=‘red’)
plt.show()

      


②对A属性值和数据序号绘制散点图,散点根据产品类型的不同显示不同的颜色,
白色网格,左、下边框:

sns.set_style(‘whitegrid’)
plt.rcParams[‘font.sans-serif’] = [‘SimHei’]
sns.relplot(x=‘数据序号’, y=‘A属性值’, hue=‘产品类型’, data=df1)
plt.show()

       


③将A属性、B属性、C属性三个字段的值用不同的样式绘制在同一张图上(绘制散点图),x轴数据是[0,2,4,6,8…]
ticks风格(四个方向的框线都要),字体使用楷体

sns.set_style(‘ticks’)
plt.rcParams[‘font.sans-serif’] = [‘STKAITI’]
df2 = df1.copy()
df2.index = list(range(0, len(df2)*2, 2))
dfs = [df2[‘A属性值’], df2[‘B属性值’], df2[‘C属性值’]]
sns.scatterplot(data=dfs)
plt.show()

       


5. 绘制 折线图

使用seaborn库绘制折线图, 可以使用replot()方法,也可以使用lineplot()方法。

5.1 使用 replot()方法

sns.replot()默认绘制的是散点图,绘制折线图只需吧参数kind改为"line"。

需求:绘制A属性值与数据序号的折线图,
灰色网格,全局字体为楷体;并调整标题、两轴标签 的字体大小,
以及坐标系与画布边缘的距离(设置该距离是因为字体没有显示完全):

sns.set(rc={‘font.sans-serif’: “STKAITI”})
sns.relplot(x=‘数据序号’, y=‘A属性值’, data=df1, color=‘purple’, kind=‘line’)
plt.title(“绘制折线图”, fontsize=18)
plt.xlabel(‘num’, fontsize=18)
plt.ylabel(‘A属性值’, fontsize=16)
plt.subplots_adjust(left=0.15, right=0.9, bottom=0.1, top=0.9)
plt.show()

              



需求:绘制不同产品类型的A属性折线(三条线一张图),whitegrid风格,字体楷体。

sns.set_style(“whitegrid”)
plt.rcParams[‘font.sans-serif’] = [‘STKAITI’]
sns.relplot(x=‘数据序号’, y=‘A属性值’, hue=‘产品类型’, data=df1, kind=‘line’)
plt.title(“绘制折线图”, fontsize=18)
plt.xlabel(‘num’, fontsize=18)
plt.ylabel(‘A属性值’, fontsize=16)
plt.subplots_adjust(left=0.15, right=0.9, bottom=0.1, top=0.9)
plt.show()

         



  需求:将A属性、B属性、C属性三个字段的值用不同的样式绘制在同一张图上(绘制折线图),x轴数据是[0,2,4,6,8…]
  darkgrid风格(四个方向的框线都要),字体使用楷体,并加入x轴标签,y轴标签和标题。边缘距离合适。

sns.set_style(‘darkgrid’)
plt.rcParams[‘font.sans-serif’] = [‘STKAITI’]
df2 = df1.copy()
df2.index = list(range(0, len(df2)*2, 2))
dfs = [df2[‘A属性值’], df2[‘B属性值’], df2[‘C属性值’]]
sns.relplot(data=dfs, kind=“line”)
plt.title(“绘制折线图”, fontsize=18)
plt.xlabel(‘num’, fontsize=18)
plt.ylabel(‘A属性值’, fontsize=16)
plt.subplots_adjust(left=0.15, right=0.9, bottom=0.1, top=0.9)
plt.show()

          



  多重子图

横向多重子图 col

sns.set_style(‘darkgrid’)
plt.rcParams[‘font.sans-serif’] = [‘STKAITI’]
sns.relplot(data=df1, x=“A属性值”, y=“B属性值”, kind=“line”, col=“厂商编号”)
plt.subplots_adjust(left=0.05, right=0.95, bottom=0.1, top=0.9)
plt.show()

纵向多重子图 row

sns.set_style(‘darkgrid’)
plt.rcParams[‘font.sans-serif’] = [‘STKAITI’]
sns.relplot(data=df1, x=“A属性值”, y=“B属性值”, kind=“line”, row=“厂商编号”)
plt.subplots_adjust(left=0.15, right=0.9, bottom=0.1, top=0.95)
plt.show()

             


5.2 使用 lineplot()方法

使用lineplot()方法绘制折线图,其他细节基本同上,示例代码如下:

sns.set_style(‘darkgrid’)
plt.rcParams[‘font.sans-serif’] = [‘STKAITI’]
sns.lineplot(x=‘数据序号’, y=‘A属性值’, data=df1, color=‘purple’)
plt.title(“绘制折线图”, fontsize=18)
plt.xlabel(‘num’, fontsize=18)
plt.ylabel(‘A属性值’, fontsize=16)
plt.subplots_adjust(left=0.15, right=0.9, bottom=0.1, top=0.9)
plt.show()

        


sns.set_style(‘darkgrid’)
plt.rcParams[‘font.sans-serif’] = [‘STKAITI’]
df2 = df1.copy()
df2.index = list(range(0, len(df2)*2, 2))
dfs = [df2[‘A属性值’], df2[‘B属性值’], df2[‘C属性值’]]
sns.lineplot(data=dfs)
plt.title(“绘制折线图”, fontsize=18)
plt.xlabel(‘num’, fontsize=18)
plt.ylabel(‘A属性值’, fontsize=16)
plt.subplots_adjust(left=0.15, right=0.9, bottom=0.1, top=0.9)
plt.show()

        


6. 绘制直方图 displot()

绘制直方图使用的是sns.displot()方法

bins=6 表示 分成六个区间绘图
rug=True 表示在x轴上显示观测的小细条
kde=True表示显示核密度曲线

sns.set_style(‘darkgrid’)
plt.rcParams[‘font.sans-serif’] = [‘STKAITI’]
sns.displot(data=df1[[‘C属性值’]], bins=6, rug=True, kde=True)
plt.title(“直方图”, fontsize=18)
plt.xlabel(‘C属性值’, fontsize=18)
plt.ylabel(‘数量’, fontsize=16)
plt.subplots_adjust(left=0.15, right=0.9, bottom=0.1, top=0.9)
plt.show()

        


随机生成300个正态分布数据,并绘制直方图,显示核密度曲线

sns.set_style(‘darkgrid’)
plt.rcParams[‘font.sans-serif’] = [‘STKAITI’]
np.random.seed(13)
Y = np.random.randn(300)
sns.displot(Y, bins=9, rug=True, kde=True)
plt.title(“直方图”, fontsize=18)
plt.xlabel(‘C属性值’, fontsize=18)
plt.ylabel(‘数量’, fontsize=16)
plt.subplots_adjust(left=0.15, right=0.9, bottom=0.1, top=0.9)
plt.show()

             


7. 绘制条形图 barplot()

绘制条形图使用的是barplot()方法

以产品类型 字段数据作为x轴数据,A属性值数据作为y轴数据。按照厂商编号字段的不同进行分类。
具体如下:

sns.set_style(‘darkgrid’)
plt.rcParams[‘font.sans-serif’] = [‘STKAITI’]
sns.barplot(x=“产品类型”, y=‘A属性值’, hue=“厂商编号”, data=df1)
plt.title(“条形图”, fontsize=18)
plt.xlabel(‘产品类型’, fontsize=18)
plt.ylabel(‘数量’, fontsize=16)
plt.subplots_adjust(left=0.15, right=0.9, bottom=0.15, top=0.9)
plt.show()

         


8. 绘制线性回归模型

绘制线性回归模型使用的是lmplot()方法。
主要的参数为x, y, data。分别表示x轴数据、y轴数据和数据集数据。

除此之外,同上述所讲,还可以通过hue指定分类的变量;
通过col指定列分类变量,以绘制 横向多重子图;
通过row指定行分类变量,以绘制 纵向多重子图;
通过col_wrap控制每行子图的数量;
通过size可以控制子图的高度;
通过markers可以控制点的形状。

下边对 X属性值 和 Y属性值 做线性回归,代码如下:

sns.set_style(‘darkgrid’)
plt.rcParams[‘font.sans-serif’] = [‘STKAITI’]
sns.lmplot(x=“A属性值”, y=‘B属性值’, data=df1)
plt.title(“线性回归模型”, fontsize=18)
plt.xlabel(‘A属性值’, fontsize=18)
plt.ylabel(‘B属性值’, fontsize=16)
plt.subplots_adjust(left=0.15, right=0.9, bottom=0.15, top=0.9)
plt.show()

           


9. 绘制 核密度图 kdeplot()

9.1 一般核密度图

绘制和密度图,可以让我们更直观地看出样本数据的分布特征。绘制核密度图使用的方法是kdeplot()方法。

对A属性值和B属性值绘制核密度图,
将shade设置为True可以显示包围的阴影,否则只有线条。

sns.set_style(‘darkgrid’)
plt.rcParams[‘font.sans-serif’] = [‘STKAITI’]
sns.kdeplot(df1[“A属性值”], shade=True, data=df1, color=‘r’)
sns.kdeplot(df1[“B属性值”], shade=True, data=df1, color=‘g’)
plt.title(“核密度图”, fontsize=18)
plt.xlabel(‘Value’, fontsize=18)
plt.subplots_adjust(left=0.15, right=0.9, bottom=0.15, top=0.9)
plt.show()

         


9.2 边际核密度图

绘制边际核密度图时使用的是sns.jointplot()方法。参数kind应为"kde"。使用该方法时,默认使用的是dark样式。且不建议手动添加其他样式,否则可能使图像无法正常显示。

plt.rcParams[‘font.sans-serif’] = [‘STKAITI’]
sns.jointplot(x=df1[“A属性值”], y=df1[“B属性值”], kind=“kde”, space=0)
plt.show()

        


10. 绘制 箱线图 boxplot()

绘制箱线图使用到的是boxplot()方法。
基本的参数有x, y, data。

除此之外 还可以有
hue 表示分类字段
width 可以调节箱体的宽度
notch 表示中间箱体是否显示缺口,默认False不显示。

鉴于前边的数据数据量不太够不便展示,这里再生成一组数据:

np.random.seed(13)
Y = np.random.randint(20, 150, 360)
df2 = pd.DataFrame(
{‘厂商编号’: [‘001’, ‘001’, ‘001’, ‘002’, ‘002’, ‘002’, ‘003’, ‘003’, ‘003’, ‘004’, ‘004’, ‘004’] * 30,
‘产品类型’: [‘AAA’, ‘BBB’, ‘CCC’, ‘AAA’, ‘BBB’, ‘CCC’, ‘AAA’, ‘BBB’, ‘CCC’, ‘AAA’, ‘BBB’, ‘CCC’] * 30,
‘XXX属性值’: Y
}
)


生成好后,开始绘制箱线图:

plt.rcParams[‘font.sans-serif’] = [‘STKAITI’]
sns.boxplot(x=‘产品类型’, y=‘XXX属性值’, data=df2)
plt.show()

        


交换x、y轴数据后:

plt.rcParams[‘font.sans-serif’] = [‘STKAITI’]
sns.boxplot(y=‘产品类型’, x=‘XXX属性值’, data=df2)
plt.show()

可以看到箱线图的方向也随之改变

        


将厂商编号作为分类字段:

plt.rcParams[‘font.sans-serif’] = [‘STKAITI’]
sns.boxplot(x=‘产品类型’, y=‘XXX属性值’, data=df2, hue=“厂商编号”)
plt.show()

        


11. 绘制 提琴图 violinplot()

提琴图结合了箱线图和核密度图的特征,用于展示数据的分布形状。
使用violinplot()方法绘制提琴图。

plt.rcParams[‘font.sans-serif’] = [‘STKAITI’]
sns.violinplot(x=‘产品类型’, y=‘XXX属性值’, data=df2)
plt.show()

        


plt.rcParams[‘font.sans-serif’] = [‘STKAITI’]
sns.violinplot(x=‘XXX属性值’, y=‘产品类型’, data=df2)
plt.show()

        


plt.rcParams[‘font.sans-serif’] = [‘STKAITI’]
sns.violinplot(x=‘产品类型’, y=‘XXX属性值’, data=df2, hue=“厂商编号”)
plt.show()

        


12. 绘制 热力图 heatmap()

以双色球中奖号码数据为例绘制热力图,这里数据采用随机数生成。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

sns.set()
plt.figure(figsize=(6,6))
plt.rcParams[‘font.sans-serif’] = [‘STKAITI’]

s1 = np.random.randint(0, 200, 33)
s2 = np.random.randint(0, 200, 33)
s3 = np.random.randint(0, 200, 33)
s4 = np.random.randint(0, 200, 33)
s5 = np.random.randint(0, 200, 33)
s6 = np.random.randint(0, 200, 33)
s7 = np.random.randint(0, 200, 33)
data = pd.DataFrame(
{‘一’: s1,
‘二’: s2,
‘三’: s3,
‘四’:s4,
‘五’:s5,
‘六’:s6,
‘七’:s7
}
)

plt.title(‘双色球热力图’)
sns.heatmap(data, annot=True, fmt=‘d’, lw=0.5)
plt.xlabel(‘中奖号码位数’)
plt.ylabel(‘双色球数字’)
x = [‘第1位’, ‘第2位’, ‘第3位’, ‘第4位’, ‘第5位’, ‘第6位’, ‘第7位’]
plt.xticks(range(0, 7, 1), x, ha=‘left’)
plt.show()

        

推荐学习:python视频教程

以上就是详细讲解Python之Seaborn(数据可视化)的详细内容,更多请关注站长家园其它相关文章!

本文标签:  python

转载请注明来源:详细讲解Python之Seaborn(数据可视化)

本文永久链接地址:https://www.adminjie.com/post/11488.html

免责声明:
本站所发布的一切资源仅限用于学习和研究目的;不得将上述内容用于商业或者非法用途,否则,一切后果请用户自负。本站信息来自网络,版权争议与本站无关。您必须在下载后的24个小时之内,从您的电脑中彻底删除上述内容。如果您喜欢该程序,请支持正版软件,购买注册,得到更好的正版服务。

附:
二○○二年一月一日《计算机软件保护条例》第十七条规定:为了学习和研究软件内含的设计思想和原理,通过安装、显示、传输或者存储软件等方式使用软件的,可以不经软件著作权人许可,不向其支付报酬!鉴于此,也希望大家按此说明研究软件!

版权声明:
一、本站致力于为软件爱好者提供国内外软件开发技术和软件共享,着力为用户提供优资资源。
二、本站提供的部分源码下载文件为网络共享资源,请于下载后的24小时内删除。如需体验更多乐趣,还请支持正版。
三、我站提供用户下载的所有内容均转自互联网。如有内容侵犯您的版权或其他利益的,若有侵犯你的权益请:提交版权证明文件到邮箱 2225329873#qq.com(#换为@) 站长会进行审查之后,情况属实的会在三个工作日内为您删除。

  • 站长家园(原代码之家)会员升级
  • 最新文章
    • jquery get可以有几个参数

      jquery get可以有几个参数

      get()可以有4个参数:1、第一个参数不可省略,用于规定需要请求的URL;2、第二个参数可省略,用于规定连同请求发送到服务器的数据;3、第三参数可省略,指定当...

    • jquery怎么改变a标签值

      jquery怎么改变a标签值

      改变方法:1、选取a标签,语法“$("选择器")”,会返回一个包含a标签的jQuery对象;2、用text()或html()修改指定a标签对象的内容值,语法“a...

    • Oracle的12505错误怎么解决

      Oracle的12505错误怎么解决

      12505错误的出现原因是“service_name”和sid不一致。解决方法:1、使用“selectINSTANCE_NAMEfromv$instanc...

    • jquery移动端库有哪些

      jquery移动端库有哪些

      jquery移动端库有:1、Mobiscroll,用于触屏设备的旋转滚动、日期和时间选择;2、“Ion.Sound”,用于即时声音通知;3、mmenu,用于创建...

    • oracle怎么修改sequence

      oracle怎么修改sequence

      方法:1、用DROPSEQUENCE语句删除sequence,然后用Createsequence语句重新创建一个;2、用IncrementBy修改序列初始...

    热门文章