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    Python Seaborn (4) 线性关系的可视化

    然而，Seaborn 的目标是通过可视化快速，轻松地探索数据集，使之变得与通过统计表格来探索数据集一样重要（如果不是更重要的话）。...绘制线性回归模型的函数 使用 Seaborn 中的两个主要功能可视化通过回归确定的线性关系。这些函数 regplot() 和 lmplot() 是密切相关的，并且共享了大部分的核心功能。...这种数据格式称为 “长格式” 或“整洁”数据。除了这种输入灵活性，regplot()可以看做是拥有 lmplot()特征的子集，所以后面将使用后者进行演示。...相反，lmplot() 图的大小和形状通过 FacetGrid 界面使用 size 和 aspect 参数进行控制，这些参数适用于每个图中的设置，而不是整体图形： ? ?...使用 kind="reg" 的 pairplot() 函数结合了 regplot() 和 PairGrid 来显示数据集中变量之间的线性关系。 注意这是不同于 lmplot() 的。

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    百川归海，四类图统揽统计图:Seaborn|可视化系列03

    ：是否使用逻辑回归；•marker：散点的标记字符；•color：控制散点和回归线的颜色； regplot()进行非线性回归的代码如下，主要是改了order参数，示例数据建的是一个y=x^3的数据集。...=df,order=2, ci=None) Regression部分的接口还有.lmplot()和 residplot()可以用，lmplot扩展了regplot的分面绘图功能，关于分面后续再展开，residplot...对数据分类绘制多条回归线的代码如下： sns.lmplot(x="total_bill", y="tip", hue="smoker", data=tips,markers=["...seaborn的数据集挂在https://github.com/mwaskom/seaborn-data[2]下，在使用sns.load_dataset('iris')如果遇到 报错（timeout error...、URLError、OSError或其他），可以从这个github地址直接下载数据在通过pd.read_csv()导入使用，整个数据集合一共4.5MB，占资源并不大。

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    Seaborn 可视化

    Seaborn 双变量数据可视化 在seaborn中，创建散点图的方法有很多 创建散点图可以使用regplot函数。...regplot不仅可以绘制散点图，还会拟合回归线，把fit_reg设置为False，将只显示散点图 lmplot函数和regplot函数类似，也可以用于创建散点图。...使用Seaborn的jointplot绘制蜂巢图，和使用matplotlib的hexbin函数进行绘制 2D核密度图和kdeplot类似，但2D核密度图课展示两个变量 条形图也可以用于展现多个变量，barplot...(sns.histplot) plt.show()  多变量数据 绘制多变量数据没有标准的套路 如果想在图中包含更多信息，可以使用颜色、大小和形状来区分它们 通过颜色区分 使用violinplot函数时...  可以通过点的大小表示更多信息，但通过大小区分应谨慎使用，当大小差别不大时很难区分 在Seaborn中的lmplot，可以通过scatter_kws参数来控制散点图点的大小 scatter = sns.lmplot

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    想快速学会数据可视化？这里有一门4小时的Kaggle微课程

    这门课程使用的数据可视化工具是 Seaborn，所以学员需要稍微了解如何写 Python 代码。...课程涉及对数据可视化工具 Seaborn 的介绍，如何绘制折线图、柱状图、热图、散点图、分布图，如何选择图表类型和自定义样式，课程期末项目，以及如何举一反三为自己的项目创建 notebook。...如果要再次检查这种关系的强度，你可能需要添加一条回归线，或者最拟合数据的线。我们通过将该命令更改为 sns.regplot 来实现这一点。...例如，为了了解吸烟对 BMI 和保险费用之间关系的影响，我们可以给数据点 'smoker' 进行着色编码，然后将'bmi'、'charges'作为坐标轴。...要想进一步明确这一事实，我们可以使用 sns.lmplot 命令添加两个回归线，分别对应抽烟者和不抽烟者。（你会看到抽烟者的回归线更加陡峭。）

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    Seaborn也能做多种回归分析，统统只需一行代码

    Seaborn其实是在matplotlib的基础上进行了更高级的API封装，从而使得作图更加容易，同时它能高度兼容numpy与pandas数据结构以及scipy与statsmodels等统计模式。...线性回归 lmplot绘制散点图及线性回归拟合线非常简单，只需要指定自变量和因变量即可，lmplot会自动完成线性回归拟合。回归模型的置信区间用回归线周围的半透明带绘制。...默认值试图平衡时间和稳定性。 ci int in [ 0，100 ]或None, 可选 回归估计的置信区间的大小。这将使用回归线周围的半透明带绘制。...这将使用回归线周围的半透明带绘制。置信区间是使用自举估算的；对于大型数据集，建议将此参数设置为"None"，以避免该计算。...x_ci “ ci”，“ sd”，[ 0，100 ]中的int或None，可选 绘制离散值的集中趋势时使用的置信区间的大小x。如果为"ci"，则遵循ci参数的值 。

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    Python-Seaborn 17个超好看图表绘制

    Seaborn简介 定义 Seaborn是一个基于matplotlib且数据结构与pandas统一的统计图制作库。Seaborn框架旨在以数据可视化为中心来挖掘与理解数据。...提供显示条件 %matplotlib inline #在Jupyter中正常显示图形 导入数据 #Seaborn内置数据集导入 dataset = sns.load_dataset('dataset...') #外置数据集导入（以csv格式为例） dataset = pd.read_csv('dataset.csv') 设置画布 #设置一块大小为(12,6)的画布 plt.figure(figsize...fig,axes=plt.subplots(1,2,figsize=(10,6)) #设置hue参数，对x轴的数据进行细分 sns.barplot(x='菜系',y='评分',color="salmon...()可以设置hue,进行多个类别的显示,而regplot()是不支持的 sns.lmplot(x='用料数',y='评分',hue='难度',data=df, palette=sns.color_palette

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    关系（一）利用python绘制散点图

    快速绘制 基于seaborn import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt # 导入数据 df = sns.load_dataset('iris...( 'sepal_length', 'sepal_width', data=df, linestyle='none', marker='o') plt.show() 3 定制多样化的散点图 自定义散点图一般是结合使用场景对相关参数进行修改...通过seaborn绘制多样化的散点图 seaborn主要利用scatterplot和regplot绘制散点图，可以通过seaborn.scatterplot[1]和seaborn.regplot[2]了解更多用法...适当处理样本 # 当数据集较大时，绘制散点图容易出现重叠造成不可读 import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl import numpy...的scatterplot和matplotlib的plot可以快速绘制散点图，并通过修改参数或者辅以其他绘图知识自定义各种各样的散点图来适应相关使用场景。

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    数据可视化Seaborn入门介绍

    Seaborn是在matplotlib的基础上进行了更高级的API封装，从而使得作图更加容易，在大多数情况下使用seaborn能做出很具有吸引力的图，而使用matplotlib就能制作具有更多特色的图。...可用于快速观察点的分布趋势。 4. 回归分析 在查看双变量分布关系的基础上，seaborn还提供了简单的回归接口。另外，还可设置回归模型的阶数，例如设置order=2时可以拟合出抛物线型回归线。...lmplot lmplot=regplot+FacetGrid，也是用于绘制回归图表，但功能相比更为强大，除了增加hue参数支持分类回归外，还可添加row和col参数（二者均为FacetGrid中的常规参数...这里以seaborn中的小费数据集进行绘制，得到如下回归图表： 5. 矩阵图 矩阵图主要用于表达一组数值型数据的大小关系，在探索数据相关性时也较为实用。...figure-level接口catplot，catplot与其他分类数据绘图接口的关系相当于lmplot与regplot的关系；同时catplot中还可通过kind参数实现前面除countplot外的所有绘图接口

    2.8K20

    Python数据分析 | seaborn工具与数据可视化

    单变量和双变量分布绘图更为简单，可用于对数据子集相互比较。 对独立变量和相关变量进行回归拟合和可视化更加便捷。 对数据矩阵进行可视化，并使用聚类算法进行分析。...、jointplot、pairplot 回归图——regplot、lmplot 矩阵图——heatmap、clustermap 组合图 接下来，我们通过『鸢尾花示例数据集』进行演示，使用 Seaborn...如果我们加入类别特征对数据进行着色，就更加直观了。...：lmplot 和 regplot。...API层级 函数 介绍 Axes-level regplot 自动完成线性回归拟合 Axes-level lmplot 支持引入第三维度进行对比 （1）regplot regplot 绘制回归图时，只需要指定自变量和因变量即可

    1.9K41

    python数据科学系列：seaborn入门详细教程

    01 初始seaborn seaborn是python中的一个可视化库，是对matplotlib进行二次封装而成，既然是基于matplotlib，所以seaborn的很多图表接口和参数设置与其很是接近。...数据类型支持非常友好 风格设置更为多样，例如风格、绘图环境和颜色配置等 正是由于seaborn的这些特点，在进行EDA（Exploratory Data Analysis， 探索性数据分析）过程中，seaborn...另外，还可设置回归模型的阶数，例如设置order=2时可以拟合出抛物线型回归线。 regplot 基础回归模型接口，即regression+plot。绘图结果为散点图+回归直线即置信区间。...lmplot lmplot=regplot+FacetGrid，也是用于绘制回归图表，但功能相比更为强大，除了增加hue参数支持分类回归外，还可添加row和col参数（二者均为FacetGrid中的常规参数...这里以seaborn中的小费数据集进行绘制，得到如下回归图表： ? 5. 矩阵图 矩阵图主要用于表达一组数值型数据的大小关系，在探索数据相关性时也较为实用。

    14.5K68

    一些著名的数据科学公开数据集与数据源

    本文整合数据科学领域一些著名的数据集。包括数据集简介和数据集获取。 方便做数据分析练习和可视化练手时使用。 藏在Python库里的数据集 一些可视化库和机器学习库有着内置数据集的传统。...因为库的文档和案例通常会使用一些数据集来举例、内置数据集后方便用户学习该库的可视化语法，方便复现效果。...('iris')载入数据，不过值得说明的是seaborn库本地初始时是不存着这些数据集的，这个和其他库不同，seaborn调用 load_dataset() 的时候是从GitHub下载到本地，所以有时候会下载失败...，使用时可以从seaborn-data[1] 自行下载文件再导入（或者考虑用其他库内置的数据集）。...Iris数据集各列含义 如果安装了seaborn、plotly、bokeh这些可视化库，可以通过上一章提到的语句获取iris数据。

    1.6K10

    数据科学篇| Seaborn库的使用（四）

    第一时间送达Python 技术干货！ Seaborn是基于matplotlib的图形可视化python包。它提供了一种高度交互式界面，便于用户能够做出各种有吸引力的统计图表。...安装 Seaborn 要安装最新版本的seaborn，您可以使用pip： pip install seaborn 也可以使用conda以下方法安装发布的版本： conda install seaborn...这是一个图形级函数，用于使用两种常见方法可视化统计关系：散点图和线图。...对于seaborn个人绝对还有一个必须要写的东西就是回归 seaborn无需调用sklearn来处理回归问题 regplot()显示通过回归确定的线性关系 # 还是tips数据集 sns.regplot...在这里插入图片描述 lmplot()比regplot()拟合更好，还能适应多项式回归模型 sns.lmplot(x="total_bill", y="tip", data=tips) ?

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