Seaborn 可视化(二)

简介: Seaborn教程展示了如何用`jointplot`创建蜂巢图,以及使用`matplotlib`的`hexbin`函数绘制2D核密度图。此外,它还介绍了2D核密度图,强调其在展示两个变量联合分布上的作用。条形图、箱线图和小提琴图也被讨论,其中箱线图揭示了数据的统计特性,而小提琴图结合了箱线图和核密度图的信息。`pairplot`函数用于可视化数据集中所有变量之间的两两关系。每种图表类型都配有示例图像。

Seaborn 可视化(一)+https://developer.aliyun.com/article/1543915?spm=a2c6h.13148508.setting.32.1fa24f0eyCLrzp



使用Seaborn的jointplot绘制蜂巢图,和使用matplotlib的hexbin函数进行绘制




2D核密度图和kdeplot类似,但2D核密度图课展示两个变量






条形图也可以用于展现多个变量,barplot默认会计算平均值




箱线图用于显示多种统计信息:最小值,1/4分位,中位数,3/4分位,最大值,以及离群值(如果有)




关于箱线图


  • 箱子的中间有一条线,代表了数据的中位数
  • 箱子的上下底,分别是数据的上四分位数(Q3)和下四分位数(Q1)
  • 箱体包含了50%的数据。因此,箱子的高度在一定程度上反映了数据的波动程度
  • 上下边缘则代表了该组数据的最大值和最小值
  • 有时候箱子外部会有一些点,可以理解为数据中的“异常值”




箱线图是经典的可视化方法,但可能会掩盖数据的分布,小提琴图能显示与箱线图相同的值


小提琴图把"箱线"绘成核密度估计,有助于保留数据的更多可视化信息






成对关系


当大部分数据是数值时,可以使用pairplot函数把所有成对关系绘制出来


pairplot函数会为单变量绘制直方图,双变量绘制散点图 sns.pairplot(tips)




Seaborn 可视化(三)+https://developer.aliyun.com/article/1543927?spm=a2c6h.13148508.setting.30.1fa24f0ewU5jCe

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