Seaborn для визуализации данных с помощью Python｜Месяц тем Python

задняя часть Python визуализация данных
Seaborn для визуализации данных с помощью Python｜Месяц тем Python

Эта статья участвует в "Месяце тем Python", подробнее см.Ссылка на мероприятие

В предыдущей статье мы представилиMatplotlib, перейдем ко второй библиотеке в нашем списке — Seaborn. Seaborn — это высокоуровневый интерфейс, построенный поверх Matplotlib. Он предлагает красивые стили дизайна и цветовые палитры, чтобы сделать графику более привлекательной.

Установить

Чтобы установить Seaborn, введите в терминале следующую команду.

pip install seaborn

image.png

Seaborn построен на основе Matplotlib, поэтому его также можно использовать с Matplotlib. Совместное использование Matplotlib и Seaborn — очень простой процесс. Нам просто нужно вызвать функцию Seaborn Plotting, как и раньше, а затем мы можем использовать пользовательские функции Matplotlib.

Уведомление:Seaborn загружает наборы данных для сигналов, радужных оболочек и т. д., но в этом руководстве мы будем использовать Pandas для загрузки этих наборов данных.

пример:

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


# 读取数据库
data = pd.read_csv("tips.csv")

# 画线图
sns.lineplot(x="sex", y="total_bill", data=data)

# 使用 Matplotlib 设置标题
plt.title('Title using Matplotlib Function')

plt.show()

вывод:

image.png

График рассеяния

Диаграммы рассеивания строятся с использованиемscatterplot()метод нарисован. Это похоже на Matplotlib, но требует дополнительных данных параметров.

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

# 读取数据库
data = pd.read_csv("tips.csv")

sns.scatterplot(x='day', y='tip', data=data,)
plt.show()

вывод:

image.png

При использовании Matplotlib вам будет сложно раскрасить каждую точку этого графика в соответствии с полом. Но на точечной диаграмме это можно сделать с помощью параметра оттенка.

пример:

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

# 读取数据库
data = pd.read_csv("tips.csv")

sns.scatterplot(x='day', y='tip', data=data,
			hue='sex')
plt.show()

вывод:

image.png

линейный график

Линейные графики в Seaborn рисуются с использованием метода lineplot(). В этом случае мы также можем просто передать параметр данных.

Пример:

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


# 读取数据库
data = pd.read_csv("tips.csv")

sns.lineplot(x='day', y='tip', data=data)
plt.show()

вывод:

image.png

Пример 2:

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


# 读取数据库
data = pd.read_csv("tips.csv")

# 仅使用数据属性
sns.lineplot(data=data.drop(['total_bill'], axis=1))
plt.show()

вывод:

image.png

гистограмма

Гистограммы в Seaborn можно сделать с помощьюbarplot()метод.

пример:

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


# 读取数据库
data = pd.read_csv("tips.csv")

sns.barplot(x='day',y='tip', data=data,
			hue='sex')

plt.show()

вывод:

image.png

Гистограмма

Гистограммы в Seaborn можно сделать с помощьюhistplot()функция рисования.

пример:

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


# 读取数据库
data = pd.read_csv("tips.csv")

sns.histplot(x='total_bill', data=data, kde=True, hue='sex')

plt.show()

вывод:

image.png

Пройдя через все эти графики, вы, должно быть, заметили, что настраивать графики с Seaborn намного проще, чем с Matplotlib. Он также построен на matplotlib, поэтому мы также можем использовать функции matplotlib при использовании Seaborn. В следующем разделе продолжаем рассказывать о третьей библиотеке —Bokeh

🥇 Резюме серии Python для визуализации данных

🧵 Другие статьи по теме

🍰Рекомендуемые статьи из прошлого:

Если вы действительно узнали что-то новое из этой статьи, ставьте лайк, добавляйте в закладки и делитесь с друзьями. 🤗Наконец, не забудьте поддержать ❤ или 📑

Категории