我们生活在一个繁忙的世界里，当我们需要查找文件和数据时，使用 ls 命令可以节省时间和精力。但如果不经过大量调整，默认的 ls 输出并不十分舒心。...这个工具是用 Rust 编写的，该语言以并行性和安全性而闻名。...它使用颜色来区分文件类型和元数据。它能识别符号链接、扩展属性和 Git。而且它体积小、速度快，只有一个二进制文件。 跟踪文件 你可以使用 exa 来跟踪某个 Git 仓库中新增的文件。...扩展文件属性 当你使用 exa 探索 xattrs（扩展的文件属性）时，--extended 会显示所有的 xattrs。...它的颜色编码让我更容易在多个子目录中进行搜索，它还能帮助我了解当前的 xattrs。
Python大数据分析 一、seaborn简介 seaborn是Python中基于matplotlib的具有更多可视化功能和更优美绘图风格的绘图模块，当我们想要探索单个或一对数据分布上的特征时，可以使用到...，反映在图像上的闭环层数 下面我们来看几个示例来熟悉kdeplot中上述参数的实际使用方法： 首先我们需要准备数据，本文使用seaborn中自带的鸢尾花数据作为示例数据，因为在jupyter notebook...，默认为0.05 axis：字符型变量，观测值对应小短条所在的轴，默认为'x'，即x轴 使用默认参数进行绘制： ax = sns.rugplot(iris.petal_length) 调换所处的坐标轴...label：控制图像中的图例标签显示内容 使用默认参数进行绘制： ax = sns.distplot(iris.petal_length) 修改所有对象的颜色，绘制rugplot部分，并修改bins...y轴显示范围 joint_kws,marginal_kws,annot_kws：传入参数字典来分别精细化控制每个组件 在默认参数设置下绘制成对变量联合图： ax = sns.jointplot(x='sepal_length
一、简介 seaborn是Python中基于matplotlib的具有更多可视化功能和更优美绘图风格的绘图模块，当我们想要探索单个或一对数据分布上的特征时，可以使用到seaborn中内置的若干函数对数据的分布进行多种多样的可视化...x-y轴位置 kernel：字符型输入，用于控制核密度估计的方法，默认为'gau'，即高斯核，特别地在2维变量的情况下仅支持高斯核方法 legend：bool型变量，用于控制是否在图像上添加图例...，反映在图像上的闭环层数 下面我们来看几个示例来熟悉kdeplot中上述参数的实际使用方法： 首先我们需要准备数据，本文使用seaborn中自带的鸢尾花数据作为示例数据，因为在jupyter notebook...，其主要参数如下： a：一维数组，传入观测值向量 height：设置每个观测点对应的小短条的高度，默认为0.05 axis：字符型变量，观测值对应小短条所在的轴，默认为'x'，即x轴 使用默认参数进行绘制...实际上，如果你足够了解matplotlib与seaborn，可以通过各种组合得到信息量更丰富特别的图像！ 以上就是本文的全部内容，如有笔误望指出！
在 Seaborn 中，相对低级别和相对高级别的方法用于定制分类数据的绘制图，上面列出的函数都是低级别的，他们绘制在特定的 matplotlib 轴上。...最后，在绘制提琴图的时候有几个选项，包括显示每个人的观察结果而不是总结框图值的方法： ?...在 Seaborn 中 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。 当在每个类别中有多个观察值时，它还使用引导来计算估计周围的置信区间，并绘制使用误差条： ?...在 Seaborn 中，使用 countplot() 函数很容易绘制： 备注：函数将默认使用 count 参数作为 x/y 中未传的一组维度 ?...该函数还对另一轴的高度估计值进行编码，而不是显示一个完整的柱型，它只绘制点估计和置信区间。另外，点图连接相同 hue 类别的点。
在 Tukey 的精神中，Seaborn 的回归图主要是为了添加一个视觉指南，有助于在探索性数据分析期间强调数据集中的模式。 也就是说，Seaborn 本身并不是统计分析的一揽子计划。...控制绘制的大小和形状 在我们注意到由 regplot()和 lmplot()创建的默认绘图看起来是一样的，但在轴上却具有不同大小和形状。...这是因为 func：regplot 是一个 “轴级” 功能绘制到特定的轴上。 这意味着您可以自己制作多面板图形，并精确控制回归图的位置。...在其他背景下绘制回归 另外一些 Seaborn 函数在更大，更复杂的绘制中使用 regplot()。 第一个是在上一章分布介绍的 jointplot() 函数。...除了前面讨论的绘图样式之外，jointplot() 可以使用 regplot() 通过传递 kind ="reg" 来显示关节轴上的线性回归拟合： ?
在本文中，我们将了解什么是seaborn以及为什么应该使用它而不是matplotlib。然后我们将使用seaborn在Python中为数据生成各种不同的可视化。 目录 什么是Seaborn?...为什么应该使用Seaborn而不是matplotlib? 搭建环境 使用Seaborn进行数据可视化 可视化统计关系 用分类数据绘图 可视化数据集的分布 什么是Seaborn?...为什么应该使用Seaborn而不是matplotlib? 我一直在谈论Seaborn是多么的棒，所以你可能想知道我为什么这么大惊小怪。...这里，参数是x、y，数据有在X,Y轴上表示的变量和我们要分别画出来的数据点，通过图片，我们发现了views和upvotes之间的关系。...我们还可以在其中添加一个加固图，而不是使用KDE(核密度估计)，这意味着在每次观察时，它都会画一个小的垂直标尺。
x轴的刻度和范围可以通过xticks和xlim选项进行调整，相应地y轴使用yticks和ylim进行调整。表9-3是plot的全部选项列表。本节我会介绍这些选项中的一些，其余你可以自行探索。...alpha 图片不透明度(从0到1) kind 可以是 'area'、 'bar'、 'barh'、 'density'、'hist'、 'kde'、 'line'、 'pie' logy 在y轴上使用对数缩放...use_index 使用对象索引刻度标签 rot 刻度标签的旋转(0到360) xticks 用于x轴刻度的值 yticks 用于y轴 xlim x轴范围(例如[0,10]) ylim y轴范围 grid...在绘制柱状图时，Series或DataFrame的索引将会被用作x轴刻度(bar)或y轴刻度(barh)(参考图9-15)： In [64]: fig, axes = plt.subplots(2, 1...你可以使用seaborn.set在不同的绘图外观中进行切换： In [90]: sns.set(style="whitegrid") 03 直方图和密度图 直方图是一种条形图，用于给出值频率的离散显示
plt.style.available 查看图表的风格，选择一个自己喜欢的图表风格，在图表中不能显示汉字，使用一段代码就可以显示了。...这里首先设置图像的大小，跟我们画画一样，选择多大的纸张去作图，一样的道理，然后设置坐标轴，起始坐标，网格线等。 有时候，要在一张图表上绘制多条线。...B') plt.plot(x,y3,label='C') plt.plot(x,y4,label='D') plt.legend()#显示图例 多表绘制 下面介绍在一张图表的不同位置绘制不同的线型...Seaborn 可用于探索数据，它的绘图功能对包含整个数据集的数据框和数组进行操作，并在内部执行必要的语义映射和统计聚合以生成信息图，其面向数据集的声明式 API可以专注于绘图的不同元素的含义，而不是如何绘制它们的细节...绘制地图 Pyecharts有着丰富的图表素材，支持链式调用，如下是使用Pyecharts的地理图表功能，空间上直观显示数据可视化效果。
如果你的数据是 pandas 的分类数据类型，那么就是使用默认的分类数据顺序，如果是其他的数据类型，字符串类型的类别将按照它们在DataFrame中显示的顺序进行绘制，但是数组类别将被排序： sns.swarmplot...在Seaborn中 barplot() 函数会在整个数据集上显示估计，默认情况下使用均值进行估计。...条形图的特殊情况是当您想要显示每个类别的数量，而不是计算统计量。这有点类似于一个分类而不是定量变量的直方图。...该函数会用高度估计值对数据进行描述，而不是显示一个完整的条形，它只绘制点估计和置信区间。另外，点图连接相同hue类别的点，比如male中的蓝色会连接female中的蓝色。...绘制多层面板分类图 正如我们上面提到的，有两种方法可以在Seaborn中绘制分类图。
，是通过绘制标准偏差而不是置信区间来表示每个时间点的分布分布: ax = sns.lineplot(x="year", y="passengers",data=flights,errorbar="sd"...实际上在seaborn中有两种不同的分类散点图，第一种是stripplot()，stripplot()是catplot()中默认的“kind”，它使用的方法是用少量的随机“抖动jitter”来调整点在分类轴上的位置...，包括显示每个单独的观察结果而不是总结箱线图值的方法 inner=“stick” “box” “point” “quart” sns.catplot( data=tips, x="day"...该函数还在另一个轴上对高度的估计值进行编码，但它不是显示完整的条，而是绘制点估计值和置信区间。此外，pointplot()连接来自相同色调类别的点。...FacetGrid上，所以还可以通过将第二个变量分配给col或row而不是(或加上)hue来在单独的子图中绘制每个单独的分布。
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。...应该把Seaborn视为matplotlib的补充，而不是替代物。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。...仍以鸢尾花为例，绘制双变量核密度估计图，并添加阴影得到如下图表： rugplot 这是一个不太常用的图表类型，其绘图方式比较朴素：即原原本本的将变量出现的位置绘制在相应坐标轴上，同时忽略出现次数的影响...它将变量的任意两两组合分布绘制成一个子图，对角线用直方图、而其余子图用相应变量分别作为x、y轴绘制散点图。显然，绘制结果中的上三角和下三角部分的子图是镜像的。...y和hue均为源于data中的某一列值 x，绘图的x轴变量 y，绘图的y轴变量 hue，区分维度，一般为分类型变量 同时，relplot可通过kind参数选择绘制图表是scatter
现在我们准备好了一个更美观的样式，第一步是使用标准的pandas绘图功能绘制数据： top_10.plot(kind= barh , y="Sales", x="Name") ?...这个功能可以将用户定义的函数应用于值，并返回一个格式整齐的字符串放置在坐标轴上。...绘制一条垂直线，可以用ax.axvline()。添加自定义文本，可以用ax.text()。 在这个例子中，我们将绘制一条平均线，并显示三个新客户的标签。 下面是完整的代码和注释，把它们放在一起。...幸运的是，我们也有能力在图上添加多个图形，并使用各种选项保存整个图像。 如果决定要把两幅图放在同一个图像上，我们应对如何做到这一点有基本了解。 首先，创建图形，然后创建坐标轴，然后将其全部绘制在一起。...这个例子也很好，因为各个坐标轴被解压缩到ax0和ax1。有这些坐标轴轴，你可以像上面的例子一样绘制图形，但是在ax0和ax1上各放一个图。
小编使用的dialog是如下： var d = top.dialog({ title: '【哈哈】查询结果', url:'${base}/commonDig/appl?
现在我们准备好了一个更美观的样式，第一步是使用标准的pandas绘图功能绘制数据： top_10.plot(kind= barh , y="Sales", x="Name") ?...这个功能可以将用户定义的函数应用于值，并返回一个格式整齐的字符串放置在坐标轴上。...绘制一条垂直线，可以用ax.axvline()。添加自定义文本，可以用ax.text()。 在这个例子中，我们将绘制一条平均线，并显示三个新客户的标签。下面是完整的代码和注释，把它们放在一起。...幸运的是，我们也有能力在图上添加多个图形，并使用各种选项保存整个图像。 如果决定要把两幅图放在同一个图像上，我们应对如何做到这一点有基本了解。首先，创建图形，然后创建坐标轴，然后将其全部绘制在一起。...这个例子也很好，因为各个坐标轴被解压缩到ax0和ax1。有这些坐标轴轴，你可以像上面的例子一样绘制图形，但是在ax0和ax1上各放一个图。
绘制单变量分布 在 seaborn 中，快速观察单变量分布的最方便的方法就是使用 distplot() 函数。默认会使用直方图 (histogram) 来绘制，并提供一个适配的核密度估计(KDE)。...直方图在横坐标的数据值范围内均等分的形成一定数量的数据段（bins），并在每个数据段内用矩形条（bars）显示y轴观察数量的方式，完成了对的数据分布的可视化展示。...可以通过 cut 参数来控制绘制曲线的极值值的距离; 然而，这只影响曲线的绘制方式，而不是曲线如何拟合： sns.kdeplot(x, shade=True, cut=0) sns.rugplot(x...在 seaborn 中最简单的方法就是使用 joinplot() 函数，它能够创建一个多面板图形来展示两个变量之间的联合关系，以及每个轴上单变量的分布情况。...这可以将这种绘图绘制到一个特定的（可能已经存在的）matplotlib 轴上，而 jointplot() 函数只能管理自己： f, ax = plt.subplots(figsize=(6, 6))
实际上在seaborn中有两种不同的分类散点图，第一种是stripplot()，stripplot()是catplot()中默认的“kind”，它使用的方法是用少量的随机“抖动jitter”来调整点在分类轴上的位置...，包括显示每个单独的观察结果而不是总结箱线图值的方法 inner=“stick” “box” “point” “quart” sns.catplot( data=tips, x="day"...In seaborn, it’s easy to do so with the countplot() function: 条形图的一个特殊情况是，当您希望显示每个类别中的观察数，而不是计算第二个变量的统计数据时...这类似于分类变量的直方图，而不是定量变量。...该函数还在另一个轴上对高度的估计值进行编码，但它不是显示完整的条，而是绘制点估计值和置信区间。此外，pointplot()连接来自相同色调类别的点。
它使用 bin 大小 [2∗IQR(X(:))∗numel(X)(−1/4),2∗IQR(Y(:))∗numel(Y)(−1/4)][2∗IQR(X(:))∗numel(X)(−1/4),2∗IQR...hist:bool 是否绘制(标准化)直方图 kde:bool 是否绘制高斯核密度估计图 rug:bool 是否在支撑轴上绘制rugplot()图 {hist，kde，rug，fit} _kws：...字典 底层绘图函数的关键字参数 color:matplotlib color 该颜色可以绘制除了拟合曲线之外的所有内容 vertical:bool 如果为True,则观察值在y轴上，即水平横向的显示...numpy as np sns.set() #构建数据 np.random.seed(0) x = np.random.randn(100) # 使用pandas来设置x 轴标签 和y 轴标签 x =...(即在垂直轴上绘制分布) """ sns.distplot(x, vertical=True) plt.show() [u6zz1cj1au.png] import seaborn as sns import
它的面向数据集的声明性API让您可以专注于图表的不同元素的含义，而不是如何绘制它们的细节。...在幕后，seaborn使用matplotlib绘制它的情节。...在幕后，seaborn处理从数据框架中的值到matplotlib能够理解的参数的转换。这种声明性方法使您能够将注意力集中在想要回答的问题上，而不是集中在如何控制matplotlib的细节上。...按照设计，它们“拥有”自己的图形，包括其初始化，因此不存在使用图形级函数在现有轴上绘制图形的概念。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，高度和方面，在matplotlib中参数化的大小与宽度、高度略有不同(使用seaborn参数，宽度=高度*方面)。最重要的是，这些参数对应于每个子图的大小，而不是整个图形的大小。
而 Seaborn 呈现的是个正方形，而且不仅显示出了散点图，还给了这两个变量的分布情况。 Matplotlib 绘制： ? Seaborn 绘制： ?...在 Matplotlib 中，我们可以直接使用 plt.plot() 函数，当然需要提前把数据按照 x 轴的大小进行排序，要不画出来的折线图就无法按照 x 轴递增的顺序展示。...你可以看出这两个图示的结果是完全一样的，只是在 seaborn 中标记了 x 和 y 轴的含义。 ?...在 Matplotlib 中，我们使用 plt.bar(x, height) 函数，其中参数 x 代表 x 轴的位置序列，height 是 y 轴的数值序列，也就是柱子的高度。...最后我们在相应的位置上显示出属性名。这里需要用到中文，Matplotlib 对中文的显示不是很友好，因此我设置了中文的字体 font，这个需要在调用前进行定义。
y：分别对应数据集、x轴对应值、y轴对应值；•x_estimator：是否显示x的估计量；•ci：回归的置信区间范围，在 0～100之间；•x_ci：可选"ci"或"sd"；•order：如果大于1，会使用...通过iris=sns.load_dataset('iris')载入为标准的DataFrame格式，上一段绘制回归曲线就用到了seaborn提供的tips数据集。...靠的就是kde参数，设置kde=False则只画分布直方图，没有密度曲线了；•rug：在直方图基础上再绘制地毯图效果，可以用sns.kdeplot(a)只画地毯图；•vertical：是否画垂直的直方图...catplot参数： •data、x、y：分别对应数据集、x轴对应值、y轴对应值，x会默认是一个分类变量，不是连续的数值；•hue：色调，将数据列映射到颜色；•orient：水平方向还是垂直方向上的分类...可以看出晚餐在tips上数值范围更广，中位数也更高。
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