首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

使用seaborn和FacetGrid绘制图,其中值是数据帧中的ndarray

Seaborn是一个基于matplotlib的Python数据可视化库,它提供了一些高级的统计图形和绘图风格,使得数据可视化变得更加简单和美观。而FacetGrid是seaborn中的一个类,用于创建多个子图网格,每个子图网格可以根据数据的不同子集进行绘制。

要使用seaborn和FacetGrid绘制图,首先需要导入相应的库和模块:

代码语言:txt
复制
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

接下来,我们需要创建一个数据帧(DataFrame),其中包含一个ndarray作为值。数据帧是pandas库中的一个数据结构,类似于表格,可以方便地处理和分析数据。

代码语言:txt
复制
import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个包含ndarray的数据帧
data = pd.DataFrame({'value': np.random.randn(100)})

接下来,我们可以使用seaborn和FacetGrid来绘制图形。首先,我们需要创建一个FacetGrid对象,并指定数据帧作为数据源。

代码语言:txt
复制
# 创建一个FacetGrid对象
grid = sns.FacetGrid(data, size=4)

然后,我们可以使用FacetGrid对象的map方法来指定要绘制的图形类型和数据列。

代码语言:txt
复制
# 绘制直方图
grid.map(plt.hist, 'value')

最后,使用plt.show()来显示图形。

代码语言:txt
复制
# 显示图形
plt.show()

这样就可以使用seaborn和FacetGrid绘制图,其中值是数据帧中的ndarray了。

推荐的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址:

  • 腾讯云服务器(CVM):提供弹性计算能力,支持多种操作系统和应用场景。产品介绍链接
  • 腾讯云对象存储(COS):提供安全、稳定、低成本的云端存储服务。产品介绍链接
  • 腾讯云人工智能(AI):提供丰富的人工智能服务,包括图像识别、语音识别、自然语言处理等。产品介绍链接
  • 腾讯云物联网(IoT):提供全面的物联网解决方案,包括设备接入、数据管理、应用开发等。产品介绍链接
  • 腾讯云区块链(BCB):提供安全、高效的区块链服务,支持多种场景的应用开发。产品介绍链接
  • 腾讯云云原生应用引擎(TKE):提供容器化应用的部署和管理,支持Kubernetes等开源工具。产品介绍链接

以上是腾讯云提供的一些相关产品,可以根据具体需求选择适合的产品进行开发和部署。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

seaborn从入门到精通03-绘图功能实现05-构建结构化网格绘图

seaborn从入门到精通03-绘图功能实现05-构建结构化网格绘图 总结 本文主要是seaborn从入门到精通系列第3篇,本文介绍了seaborn绘图功能实现,本文FacetGridPairGrid...本系列目的可以完整完成seaborn从入门到精通。...relplot()、displot()、catplot()lmplot()每一个都在内部使用该对象,并在完成时返回该对象,以便用于进一步调整。...为它提供一个绘图函数和数据框架要绘图变量名。...理解FacetGridPairGrid之间区别是很重要。在前者,每个方面都表现出相同关系,条件其他变量不同水平。在后者,每个图都显示了不同关系(尽管上三角形下三角形将有镜像图)。

20720

Seaborn 基本语法及特点

简介 Seaborn Python 中一个非常受用户欢迎可视化库。...安装 Matplotlib python -m pip install matplotlib 安装 Seaborn pip install seaborn 图类型 Seaborn 提供绘制图类型包括...Seaborn 数据分布型图绘制函数: 分类数据型图 在面对数据具有离散型变量(分类变量)情况时,我们可使用以 X 轴或 Y 轴作为分类轴绘图函数来绘制分类数据型图。...Seaborn 中常见分类数据型图绘制函数: 回归模型分析型图 我们可以使用回归模型分析型图表示数据集中变量间关系,使用统计模型来估计两组变量间关系。...FacetGrid () 函数 Seaborn 提供 FacetGrid () 函数可实现数据集中任一变量分布和数据集子集中多个变量之间关系可视化展示。

25330
  • 数据可视化Seaborn入门介绍

    Seaborn在matplotlib基础上进行了更高级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图,而使用matplotlib就能制作具有更多特色图。...05 常用绘制图seaborn内置了大量集成绘图接口,往往仅需一行代码即可实现美观图表结果。按照数据类型,大体可分为连续性(数值变量)离散型(分类数据)两类接口。 数值变量 1....实际上,可供用户调用类只有3个,除了前面提到JointGridPairGrid外,还有一个FacetGrid,它是一个seaborn很多其他绘图接口基类。 3. ...),而后两者axes-level(对应操作对象是matplotlibaxes),但实际上接口调用方式传参模式都是一致核心参数主要包括以下4个: data,pandas.dataframe...对象,后面的x、yhue均为源于data某一列值 x,绘图x轴变量 y,绘图y轴变量 hue,区分维度,一般为分类型变量 同时,relplot可通过kind参数选择绘制图

    2.7K20

    如何在 Pandas 创建一个空数据并向附加行列?

    Pandas一个用于数据操作和分析Python库。它建立在 numpy 库之上,提供数据有效实现。数据一种二维数据结构。在数据数据以表格形式在行对齐。...它类似于电子表格或SQL表或Rdata.frame。最常用熊猫对象是数据。大多数情况下,数据从其他数据源(如csv,excel,SQL等)导入到pandas数据。...在本教程,我们将学习如何创建一个空数据,以及如何在 Pandas 追加行列。...语法 要创建一个空数据并向追加行列,您需要遵循以下语法 - # syntax for creating an empty dataframe df = pd.DataFrame() # syntax...Python  Pandas 库创建一个空数据以及如何向追加行列。

    27130

    python数据科学系列:seaborn入门详细教程

    01 初始seaborn seabornpython一个可视化库,对matplotlib进行二次封装而成,既然基于matplotlib,所以seaborn很多图表接口参数设置与其很是接近。...实际上,可供用户调用类只有3个,除了前面提到JointGridPairGrid外,还有一个FacetGrid,它是一个seaborn很多其他绘图接口基类。 3....),而后两者axes-level(对应操作对象是matplotlibaxes),但实际上接口调用方式传参模式都是一致核心参数主要包括以下4个: data,pandas.dataframe对象...,后面的x、yhue均为源于data某一列值 x,绘图x轴变量 y,绘图y轴变量 hue,区分维度,一般为分类型变量 同时,relplot可通过kind参数选择绘制图scatter还是line...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rowcol参数(二者均为FacetGrid常规参数

    13.4K68

    seaborn从入门到精通02-绘图功能概述

    没有普遍最佳方法来可视化数据。不同问题最好由不同情节来回答。通过使用一致面向数据API, Seaborn可以轻松地在不同可视化表示之间切换。...按照设计,它们“拥有”自己图形,包括初始化,因此不存在使用图形级函数在现有轴上绘制图概念。这个约束允许图形级函数实现一些特性,比如将图例放在图之外。...在使用图形级函数时,有几个关键区别。首先,函数本身具有控制图形大小参数(尽管这些实际上管理图形底层FacetGrid参数)。...其次,这些参数,高度方面,在matplotlib参数化大小与宽度、高度略有不同(使用seaborn参数,宽度=高度*方面)。最重要,这些参数对应于每个子图大小,而不是整个图形大小。...seaborn两个重要标绘函数不完全适合上面讨论分类方案。这些函数jointplot()pairplot()使用来自不同模块多种图来在单个图中表示数据多个方面。

    28330

    商业数据分析比赛实战,内附项目代码

    为了让大家更加熟悉商业数据分析流程,赛事平台鲸社区还非常贴心提供了多场数据分析专题分享,下面就为大家打来第一场直播培训,主讲老师黄凯根据大家反馈提供培训Notebook,覆盖数据预处理、分组聚合计算...下图展示了本课程中使用Pandas、 Seaborn等常用工具库绘制部分图表: 现在教程开始啦~ 创新活力数据分析项目实战开发步骤 数据集简介 数据预处理:清洗、过滤 数据分析:公司 数据分析:人员...T. plot() # groupby 可以对多列数据进行分组 # unstack 对多项索引转换为单例索引 # T 将x轴y轴转置, transform 简写方法 # 技巧:unstack()...T 一对难兄难弟,常常在一起使用 绘制图表, 展示注册资本随时间变化规律 Out[33] : <matplotlib. axes. _subplots....注册资本. apply(lambda x : np. log10(x) ) # 使⽤seaborn FacetGrid 按照产业图谱分组绘制注册资本对数值直⽅图 g = sns.

    1.5K40

    seaborn从入门到精通04-主题颜色设置与总结

    seaborn从入门到精通04-主题颜色设置与总结 总结 本文主要是seaborn从入门到精通系列第4篇,本文介绍了seaborn主题颜色设置并seaborn总结,同时介绍了较好参考文档置于博客前面...本系列目的可以完整完成seaborn从入门到精通。...重点参考连接 参考 seaborn官方 seaborn官方介绍 seaborn可视化入门 【宝藏级】全网最全Seaborn详细教程-数据分析必备手册(2万字总结) Seaborn常见绘图总结...Python-Seaborn绘制图FacetGrid 主题(style) seaborn设置风格方法主要有三种: set,通用设置接口 set_style,风格专用设置接口,设置后全局风格随之改变...axes_style,设置当前图(axes级)风格,同时返回设置后风格系列参数,支持with关键字用法 seaborn主要有以下几个主题: sns.set_style(“whitegrid

    40910

    数据可视化基础与应用-04-seaborn库从入门到精通01-02

    文档大多数代码将使用load_dataset()函数来快速访问示例数据集。...文档大多数示例都将使用pandas数据框架指定数据,但是seaborn对于它所接受数据结构非常灵活。...按照设计,它们“拥有”自己图形,包括初始化,因此不存在使用图形级函数在现有轴上绘制图概念。这个约束允许图形级函数实现一些特性,比如将图例放在图之外。...其次,这些参数,高度方面,在matplotlib参数化大小与宽度、高度略有不同(使用seaborn参数,宽度=高度*方面)。最重要,这些参数对应于每个子图大小,而不是整个图形大小。...seaborn两个重要标绘函数不完全适合上面讨论分类方案。这些函数jointplot()pairplot()使用来自不同模块多种图来在单个图中表示数据多个方面。

    18810

    kaggle-1-Titanic

    # 先找出存活所有数据,再找出属性P(1,2,3)存活的人,然后统计属性P分类人数 train[train['Survived']==1]['Pclass'].value_counts() 1...特征工程处理:如何将原始数据字符串数据转换成数值类型 Name train_test_data = [train, test] # 将测试集训练集合并 for dataset in train_test_data...Sex属性值再 map函数定义字典进行对比,找出符合要求,再赋值给Sex 属性 bar_chart('Sex') ?...Embarked 根据属性多种不同取值来绘制图形 train[train['Pclass']==1]['Embarked'] # 找出P属性中值为1每个 Embarked 属性值 1 C...0.82022472 0.84269663 0.85393258 0.83146067 0.86516854] round(np.mean(score)*100,2) 83.5 testing 从上面的结果中观察到使用支持向量机效果最好

    98410

    百川归海,四类图统揽统计图:Seaborn|可视化系列03

    relplot(x,y,data)默认画出两个变量x,y散点图以体现datax列y列数据关系。...可通过palette及hue_norm/hue_order等参数进行定义;•kind:绘制图类型,relplot有两种选择,分别为"scatter""line",默认散点图,也即scatter;...:是否使用逻辑回归;•marker:散点标记字符;•color:控制散点回归线颜色; regplot()进行非线性回归代码如下,主要是改了order参数,示例数据一个y=x^3数据集。...o", "x"]) Altair、plotnine、ggplot等可视化库一样,seaborn提供了好多个数据集,涵盖了各种数据关系和数据特征,方便教学使用,其中就包括久负盛名iris(鸢尾花数据集...对于单一变量,我们可以统计出在列出现次数,绘制柱状图、饼图等,用Matplotlib绘制需要自己做数据透视或value_counts()操作。

    3.1K30

    seaborn介绍

    以下seaborn提供一些功能: 面向数据API,用于检查多个变量之间关系 专门支持使用分类变量来显示观察结果或汇总统计数据 可视化单变量或双变量分布以及在数据子集之间进行比较选项 不同种类因变量线性回归模型自动估计绘图...面向数据绘图功能对包含整个数据数据框和数组进行操作,并在内部执行必要语义映射统计聚合,以生成信息图。 以下这意味着什么一个例子: ?...为了做这些事情,他们使用seaborn FacetGrid。 每个不同图形级别图kind将特定“轴级”功能与FacetGrid对象组合在一起。...可视化数据集结构 在seaborn还有另外两种图形级函数可用于使用多个图形进行可视化。它们各自面向照亮数据结构。一,jointplot()专注于单一关系: ?...要利用依赖于整齐格式数据pandas.melt功能,您可能会发现该功能对于“取消旋转”宽格式数据非常有用。更多信息有用示例可以在这篇博客文章中找到,其中一位熊猫开发者。

    3.9K20

    Python Seaborn (5) 分类数据绘制

    这与之前 regplot() lmplot() 关系非常相似(未禾备注:在 seaborn 构架很容易分成这样两类用途相似,使用有所差异替代方案函数)。...在 Seaborn ,相对低级别相对高级别的方法用于定制分类数据绘制图,上面列出函数都是低级别的,他们绘制在特定 matplotlib 轴上。...一个简单解决方案使用一些随机 “抖动” 调整位置(仅沿着分类轴) 备注:抖动平时可视化常用观察 “密度” 方法,除了使用参数抖动,特定抖动需求也可以用 numpy 在数据上处理实现 ?...(未禾:这是多么令人愉悦事情) 条形图 最熟悉方式完成这个目标一个条形图。 在 Seaborn barplot() 函数在完整数据集上运行,并显示任意估计,默认情况下使用均值。...重要要注意,你也可以直接使用 boxplot() FacetGrid 来制作这个图。

    4K20

    seaborn更高效统计图表制作工具

    seaborn建立在matplotlib上一个高度封装模块,针对数据统计学描述,统计了一系列相关可视化功能。 在该模块,针对常用统计图表,分为了以下3大类别 ?...1. relplot, 描述数据点之前关联,可视化形式散点图折线图 2. displot, 描述数据分布,可视化形式包括直方图,密度曲线等 3. catplot, 描述分类变量分布,可视化形式包括箱体图...object at 0x08890448> >>> plt.show() 使用relplot函数来可视化xy变量关系,kind参数值为scatter, 表示调用scatterplot这个子函数...seaborn采用了类似R语言ggplot2属性映射分面思想,可以很方便数据不同列映射为不同属性,用法如下 1....分面 通过rowcol参数将数据列映射为不同分面,该方法仅在大类函数适用,用法如下 >>> sns.relplot(data=df, x='total_bill', y='tip', hue=

    1.3K20

    基于seaborn绘制多子图

    公众号:尤而小屋作者:Peter编辑:Peter大家好,我Peter~之前也写过一些关于seaborn文章,本文给大家介绍如何使用seaborn来绘制多子图。...FacetGrid一个多维数据图形接口,通过使用它,我们可以方便地创建基于不同分面变量多个图形。...FacetGrid可以通过colrow等参数来一次性构建多个图形,例如使用relplot、catplot、lmplot等函数在一个Figure绘制多个图。...这个函数之所以有这些功能,是因为函数底层使用FacetGrid来组装这些图形。FacetGrid绘图xy参数必须为DataFrame名字。...核密度估计一种非参数统计方法,用于估计数据样本密度函数。它通过使用核函数权重来计算每个数据密度,并将所有密度值组合成一条连续曲线,从而展示数据样本分布特征。

    63630

    如何使用Python创建美观而有见地图表

    作者 | Fabian Bosler 来源 | Medium 在今天文章,将研究使用Python绘制数据三种不同方式。将通过利用《 2019年世界幸福报告》数据来做到这一点。...加载数据包导入 快速:使用Pandas进行基本绘图 漂亮:与Seaborn高级绘图 很棒:使用plotly创建很棒交互式图 Python绘图历史 大约两年前,开始更认真地学习Python。...总体而言,面对新数据时,第一步尝试形象化分布,以更好地理解数据。 加载数据导入库 请加载本文中将要使用数据。对数据进行了一些预处理。在有意义地方进行推断。...出生时健康预期寿命:出生时预期寿命根据世界卫生组织(WHO)全球卫生观察站数据存储库数据构建,其中提供了2005、2010、20152016年数据。...FacetGrid SeabornFacetGrid使用Seaborn最令人信服论据之一,因为它使创建多图变得轻而易举。通过对图,已经看到了FacetGrid示例。

    3K20

    010.python科学计算库seaborn(下)

    () print(tips) # stripplot:画一个散点图,其中一个变量类别的 # 重叠很常见现象,但是重叠影响我观察数据量了 # jitter:抖动 sns.stripplot(x="...# FacetGrid:用于绘制条件关系多图网格 g = sns.FacetGrid(tips, col="time") # map:对每个方面的数据子集应用一个绘图函数 g.map(plt.hist...:用于绘制条件关系多图网格 g = sns.FacetGrid(tips, col="sex", hue="smoker") # map:对每个方面的数据子集应用一个绘图函数 g.map(plt.scatter...:用于绘制条件关系多图网格 g = sns.FacetGrid(tips, row="smoker", col="time", margin_titles=True) # map:对每个方面的数据子集应用一个绘图函数...:用于绘制条件关系多图网格 g = sns.FacetGrid(tips, col="day", size=4, aspect=.5) # map:对每个方面的数据子集应用一个绘图函数 # barplot

    2.5K10

    70个精美图快速上手seaborn

    图片 Seaborn简介 Seaborn一个基于Python数据可视化库,它建立在Matplotlib之上,提供了一种更简单、更美观方式来创建统计图形。...以下Seaborn一些主要特点: 美观默认样式:Seaborn通过提供现成样式颜色主题,使得创建各种类型图形变得更加简单。它默认样式经过精心设计,使得图表具有更高可读性和美观度。...内置统计图形:Seaborn提供了一系列内置统计图形,例如柱状图、箱线图、散点图、折线图等。这些图形不仅易于使用,还具有各种选项参数,可以帮助你更好地展示理解数据。...数据集可视化:Seaborn还包含一些内置示例数据集,这些数据集可以直接在库中使用。你可以使用这些数据集来快速生成演示图表,同时也可以将它们作为学习实践基础。...多变量数据可视化:Seaborn提供了一些强大工具来可视化多变量数据。你可以使用Seaborn绘制矩阵图、热力图、聚类图等,以揭示不同变量之间关系模式。

    2.5K150

    数据可视化基础与应用-04-seaborn库从入门到精通03

    总结 本系列数据可视化基础与应用第04篇seabornseaborn从入门到精通系列第3篇。本系列目的可以完整完成seaborn从入门到精通。主要介绍基于seaborn实现数据可视化。...在关系图教程,我们看到了如何使用不同可视化表示来显示数据集中多个变量之间关系。在示例,我们关注主要关系两个数值变量之间情况。...实际上在seaborn中有两种不同分类散点图,第一种stripplot(),stripplot()catplot()默认“kind”,它使用方法用少量随机“抖动jitter”来调整点在分类轴上位置...有几种不同方法来可视化发行版,每种方法都有相对优点缺点。了解这些因素很重要,这样你就可以为你特定目标选择最好方法。...理解FacetGridPairGrid之间区别是很重要。在前者,每个方面都表现出相同关系,条件其他变量不同水平。在后者,每个图都显示了不同关系(尽管上三角形下三角形将有镜像图)。

    54310

    万字长文 | 超全代码详解Python制作精美炫酷图表教程

    目录 · 我使用Python进行绘图经历 · 分布重要性 · 加载数据包导入 · 迅速:使用Pandas进行基本绘图 · 美观:使用Seaborn进行高级绘图...从那时起,Python几乎每周都会给我一些惊喜,它不仅自身简单易用,而且其生态系统还有很多令人惊叹开源库。我对命令、模式概念越熟悉,就越能充分利用功能。...一般来说,面对新数据时,我第一步尝试可视化分布,以便更好地理解数据。 3. 加载数据包导入 ? 图片来源:Kelli Tungay/Unsplash 先加载本文使用数据。...美观:使用Seaborn进行高级绘图 Seaborn使用默认绘图。要确保运行结果与本文一致,请运行以下命令。...小提琴图在绘制大洲与生活阶梯关系图时,用人均GDP平均值对数据进行分组。人均GDP越高,幸福指数就越高 配对图 Seaborn配对图在一个大网格绘制双变量散点图所有组合。

    3.1K10
    领券