內置示例數據集
seaborn內置了十幾個示例數據集，通過load_dataset函數可以調用舒萎。
其中包括常見的泰坦尼克藐鹤、鳶尾花等經典數據集。
# 查看數據集種類
import seaborn as sns
sns.get_dataset_names()
import seaborn as sns
# 導出鳶尾花數據集
data = sns.load_dataset('iris')
data.head()
1登疗、散點圖
函數sns.scatterplot
import seaborn as sns
sns.set()
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
# 小費數據集
tips = sns.load_dataset('tips')
ax = sns.scatterplot(x='total_bill',y='tip',data=tips)
plt.show()
2排截、條形圖
函數sns.barplot
顯示數據平均值和置信區(qū)間
import seaborn as sns
sns.set()
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
# 小費數據集
tips = sns.load_dataset("tips")
ax = sns.barplot(x="day", y="total_bill", data=tips)
plt.show()
3、線型圖
函數sns.lineplot
繪制折線圖和置信區(qū)間
import seaborn as sns
sns.set()
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
fmri = sns.load_dataset("fmri")
ax = sns.lineplot(x="timepoint", y="signal", data=fmri)
plt.show()
4辐益、箱線圖
函數seaborn.boxplot
import seaborn as sns
sns.set()
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
tips = sns.load_dataset("tips")
ax = sns.boxplot(x="day", y="total_bill", data=tips)
plt.show()
5断傲、直方圖
函數seaborn.distplot
import seaborn as sns
import numpy as np
sns.set()
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
np.random.seed(0)
x = np.random.randn(1000)
ax = sns.distplot(x)
plt.show()
6、熱力圖
函數seaborn.heatmap
import numpy as np
np.random.seed(0)
import seaborn as sns
sns.set()
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
uniform_data = np.random.rand(10, 12)
ax = sns.heatmap(uniform_data)
plt.show()
7智政、散點圖矩陣
函數sns.pairplot
import seaborn as sns
sns.set()
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
iris = sns.load_dataset("iris")
ax = sns.pairplot(iris)
plt.show()
8认罩、分類散點圖
函數seaborn.catplot
import seaborn as sns
sns.set()
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
exercise = sns.load_dataset("exercise")
ax = sns.catplot(x="time", y="pulse", hue="kind", data=exercise)\
plt.show()
9、計數條形圖
函數seaborn.countplot
import seaborn as sns
sns.set()
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
titanic = sns.load_dataset("titanic")
ax = sns.countplot(x="class", data=titanic)
plt.show()
10续捂、回歸圖
函數 seaborn.lmplot
繪制散點及回歸圖
import seaborn as sns
sns.set()
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
tips = sns.load_dataset("tips")
ax = sns.lmplot(x="total_bill", y="tip", data=tips)
plt.show()
