Matplotlib 教程 之 Seaborn 教程 8

简介: Seaborn 是基于 Matplotlib 的 Python 数据可视化库,专注于统计图形的绘制。它提供了简洁的高级接口和美观的默认样式,支持多种图表类型,如散点图、折线图、柱状图、热图等,特别适合于数据分析和展示。例如,使用 `sns.boxplot()` 可以轻松绘制箱线图,展示数据的分布情况。

Matplotlib 教程 之 Seaborn 教程 8

Seaborn 教程

Seaborn 是一个建立在 Matplotlib 基础之上的 Python 数据可视化库,专注于绘制各种统计图形,以便更轻松地呈现和理解数据。

Seaborn 的设计目标是简化统计数据可视化的过程,提供高级接口和美观的默认主题,使得用户能够通过少量的代码实现复杂的图形。

Seaborn 提供了一些简单的高级接口,可以轻松地绘制各种统计图形,包括散点图、折线图、柱状图、热图等,而且具有良好的美学效果。

Seaborn 在设计时注重美观性,其默认主题和颜色调色板经过精心选择,使得绘图更加吸引人。

绘图函数

Seaborn 提供了多个绘图函数,用于创建各种统计图形,以下是 Seaborn 主要的几个绘图函数及相应的实例:

箱线图 - sns.boxplot()
用于绘制变量的分布情况,包括中位数、四分位数等。

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

创建一个示例数据框
data = {'Category': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C'], 'Value': [3, 7, 5, 9, 2, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

绘制箱线图
sns.boxplot(x='Category', y='Value', data=df)
plt.show()

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