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seaborn如何绘制各种图形
这篇文章主要介绍seaborn如何绘制各种图形，文中示例代码介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们一定要看完！
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内置示例数据集
seaborn内置了十几个示例数据集，通过load_dataset函数可以调用。
其中包括常见的泰坦尼克、鸢尾花等经典数据集。
# 查看数据集种类
import seaborn as sns
sns.get_dataset_names()import seaborn as sns
# 导出鸢尾花数据集
data = sns.load_dataset('iris')
data.head()1、散点图
函数sns.scatterplot
import seaborn as sns
sns.set()
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
# 小费数据集
tips = sns.load_dataset('tips')
ax = sns.scatterplot(x='total_bill',y='tip',data=tips)
plt.show()
2、条形图
函数sns.barplot
显示数据平均值和置信区间
import seaborn as sns
sns.set()
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
# 小费数据集t
ips = sns.load_dataset("tips")
ax = sns.barplot(x="day", y="total_bill", data=tips)
plt.show()3、线型图
函数sns.lineplot
绘制折线图和置信区间
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、箱线图
函数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、直方图
函数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、热力图
函数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、散点图矩阵
函数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、分类散点图
函数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、计数条形图
函数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、回归图
函数 seaborn.lmplot
绘制散点及回归图
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()以上是seaborn如何绘制各种图形的所有内容，感谢各位的阅读！希望分享的内容对大家有帮助，更多相关知识，欢迎关注创新互联行业资讯频道！
名称栏目：seaborn如何绘制各种图形
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