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社区首页 >专栏 >Python 可视化视频课 - 4. Seaborn 中

Python 可视化视频课 - 4. Seaborn 中

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用户5753894
发布2021-07-07 18:05:13
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发布2021-07-07 18:05:13
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文章被收录于专栏:王的机器

这是 Python 数据可视化系列的第四节《Seaborn 中》。

Python 数据可视化

  1. Matplotlib 上
  2. Matplotlib 下
  3. Seaborn 上

之前 Python 数据分析和基础系列的所有课程链接如下。

Python 数据分析

  1. NumPy 上
  2. NumPy 下
  3. Pandas 上
  4. Pandas 下
  5. SciPy 上
  6. SciPy 下
  7. Pandas 时间序列
  8. Pandas 高频数据采样
  9. 默顿模型计量经济资本
  10. LSMC 定价美式和百慕大期权
  11. 负油价和负利率模型
  12. Nelson-Siegel 构建债券收益率曲线
  13. 外汇交易组合保证金制定系统
  14. FR007 利率掉期定价和曲线拔靴
  15. 量化投资 - 向量化回测

Python 基础

  1. 编程概览
  2. 元素型数据
  3. 容器型数据
  4. 流程控制:条件-循环-异常处理
  5. 函数上:低阶函数
  6. 函数下:高阶函数
  7. 类和对象:封装-继承-多态-组合
  8. 字符串专场:格式化和正则化
  9. 解析表达式:简约也简单
  10. 生成器和迭代器:简约不简单
  11. 装饰器:高端不简单

Seaborn 中关注的内容是第 2 章,单图。

1. Seaborn 101

  • 场景设定
  • 风格设定
  • 色调设定
  • 图级轴级
  • Seaborn 数据集

2. 单图

  • 关系图
  • 分布图
  • 分类图
  • 回归图
  • 矩阵图

3. 组合图

  • 多图网格
  • 配对网格
  • 联合网格

统计分析就是去理解一个数据集中变量之间的关系,以及这些关系如何受到其他变量的影响。Seaborn 的主要用处就是可视化这个过程。当数据以恰当的方式展示出来时,读者可以直观地观察到某些趋势并发现变量之间的关系。

在 Seaborn 中绘图函数命名非常讲究,在顶层的 relplot(), displot() 和 catplot() 旨在绘制出关系图、分布图和分类图,而在每个函数中设置参数 kind 来细分具体图的类型,如下图所示。

除了在上述三种顶层函数中设置参数 kind,还可以用具体名称的函数实现相似的可视化目标,比如

本节分别从单图和组合图的角度来展示 Seaborn 的绘图功能,单图种类包括

  • 关系图 (relational plot) 显示两个定量变量之间的关系
  • 分布图 (distributional plot) 显示定量变量的分布
  • 分类图 (categorical plot) 显示定量变量在分类变量下每个类别的分布
  • 回归图 (regression plot) 包括线性回归图、多项式回归图和残差图
  • 矩阵图 (matrix plot) 包括热力图和聚类图

内容太多了,每种图发一张例图吧。

关系图

散点图

线形图

分布图

直方图

KDE 图

ECDF 图

地毯图

分类图

条纹图

蜂群图

箱型图

提琴图

条形图

计数图

点图

回归图

回归图

残差图

矩阵图

热力图

聚类图

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划,分享自微信公众号。
原始发表:2021-07-02,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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