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seaborn从入门到精通03-绘图功能实现02-分类绘图Categorical plots

formatter：设定文本标签的格式。 orient：设置图像的方向。 color：指定所有元素的颜色。 palette：指定颜色调色板。 hue_norm：指定颜色标准化。...每个不同的分类绘图函数都以不同的方式处理色调语义。...但将类别变量放在垂直轴上通常是有帮助的(特别是当类别名称相对较长或有许多类别时)。...对于其他应用程序，与其显示每个类别内的分布，不如显示值的集中趋势的估计值。Seaborn有两种主要方式来显示这些信息。重要的是，这些函数的基本API与上面讨论的相同。...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。

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Seaborn 基本语法及特点

Seaborn 中的数据分布型图绘制函数： 分类数据型图 在面对数据组中具有离散型变量（分类变量）的情况时，我们可使用以 X 轴或 Y 轴作为分类轴的绘图函数来绘制分类数据型图。...FacetGrid() 函数可以实现行、列、色调 3 个维度的数值映射，其中，行、列维度与所得的轴阵列有明显的对应关系，色调变量可被视为沿深度轴的第三维，用不同的颜色绘制不同级别的数据。...在 PairGrid () 函数中，每个行和列都会被分配一个不同的变量，这就导致绘制结果为显示数据集中成对变量间关系的图。这种图也被称为“散点图矩阵”。...和 Matplotlib 相比，Seaborn 有更多的绘图风格和颜色主题，通过下列函数设置颜色主题、绘图风格和绘图元素缩放比例。...下面是 4 种绘图风格的可视化效果： 颜色主题 set_palette() 函数包含多色系、单色系和双色渐变色系 3 类颜色主题，不同颜色主题的显示效果可通过 sns.color_palette ()

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    Python Seaborn (5) 分类数据的绘制

    当然也可以传入 hue 参数添加多个嵌套的分类变量。高于分类轴上的颜色和位置时冗余的，现在每个都提供有两个变量之一的信息： ? 一般来说，Seaborn 分类绘图功能试图从数据中推断类别的顺序。...使用这些图，将分类变量放在垂直轴上是非常有用的（当类别名称相对较长或有很多类别时，这一点特别有用）。...除了颜色之外，还可以使用不同的散点图标记来使黑色和白色的图像更好地绘制。 您还可以完全控制所用的颜色： ?...类别内的统计估计 通常，不是显示每个类别中的分布，你可能希望显示值的集中趋势。 Seaborn 有两种显示此信息的主要方法，但重要的是，这些功能的基本 API 与上述相同。...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。

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    Python Seaborn综合指南，成为数据可视化专家

    Hue图 我们可以在色调(Hue)的帮助下在我们的图片中添加另一个维度，通过为点赋予颜色来实现，每种颜色都有一些附加的意义。 在上图中，色调代表是样本类别，这就是为什么它有一个不同的颜色。...如果色调代表的只是数字，那么色调就应该是连续的(因为数字是连续的，样本类别不是连续的)。...让我们看一下具有不同值色调的小提琴图。...使用Seaborn绘制Pointplot 另一种类型的图是pointplot，这个图指出估计值和置信区间。Pointplot连接来自相同色调类别的数据。这有助于识别特定色调类别中的关系如何变化。...我们看到了seaborn库在可视化和研究数据(尤其是大型数据集)时是如何如此有效的。我们还讨论了如何为不同类型的数据绘制seaborn库的不同函数。

    2.8K20

    数据可视化基础与应用-04-seaborn库从入门到精通03

    每个不同的分类绘图函数都以不同的方式处理色调语义。...但将类别变量放在垂直轴上通常是有帮助的(特别是当类别名称相对较长或有许多类别时)。...对于其他应用程序，与其显示每个类别内的分布，不如显示值的集中趋势的估计值。Seaborn有两种主要方式来显示这些信息。重要的是，这些函数的基本API与上面讨论的相同。...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。...前两个与得到的轴数组有明显的对应关系;可以将色调变量看作是沿着深度轴的第三维度，其中不同的层次用不同的颜色绘制。

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    旋风图（蝴蝶图）

    ▽▼▽ 其实我更喜欢叫这种图为蝴蝶图，因为图表两侧像一对翅膀一样，这种图表多用于某个事物的两种不同指标对比，如同一个年龄段两种产品的用户比例，同一种产品在接连两年的销量或者利润等指标。...►由于条形图默认图表的固有缺陷，我们需要设置逆序类别，将条形图数据条顺序调整至与原数据区域相同（回复036查看反转条形图数据序列） ?...►然后修改两个坐标轴的数据范围（将主水平坐标轴、次水平坐标轴的最小值最大值范围修改为-0.35~0.35）。 ? ? ? ? ►再将中间的纵坐标轴调整到图表左侧： ?...►将其中一个数据序列设置为次坐标轴。（选中一个数据序列，右键打开设置数据系列菜单，勾选次坐标轴） ►再添加数据标签、题目、数据来源、以及类别标签。 ?...►当然你也可以将两个类别的配色调整为两个品牌logo的颜色。 ? 这样看起来颜色引导视线的效果会更好，会让图表的阅读者更高效的领会图表中不同数据序列所代表意义。

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    百川归海，四类图统揽统计图:Seaborn|可视化系列03

    seaborn可视化的写法和matplotlib基本相同。...relplot的参数如下： •data、x、y：分别是数据集、x轴对应值(data里的某一列的列名)、y轴对应值；•hue：色调，对数据的一种分类，通过颜色进行区分；如何指定颜色映射的规则呢？...•style：映射不同的散点形状，圆形、三角形、十字等，容易想到ax.plot()里的标记字符fmt；•palette：调色板，指定hue的颜色映射用；•size：映射散点的大小；•sizes：控制散点大小的范围...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...因为seaborn是基于matplotlib的，两者可以很好地协作，通过调用不同层级的接口来实现更精细的需求。

    3.1K30

    数据可视化(10)-Seaborn系列 | 盒形图boxplot()

    盒形图 盒形图又称箱图，主要用来显示与类别相关的数据分布。...， hue常用来指定第二次分类的数据类别(用颜色区分) data: DataFrame,数组或数组列表 order,hue_order:字符串列表 作用：显式指定分类顺序，eg. order=[字段变量名...color:matplotlib 颜色 palette:调色板名称，list类别或者字典 作用：用于对数据不同分类进行颜色区别 saturation 饱和度：float dodge:bool 作用...：若设置为True则沿着分类轴，将数据分离出来成为不同色调级别的条带， 否则，每个级别的点将相互叠加 size:float 作用：设置标记大小(标记直径，以磅为单位) edgecolor:matplotlib...color，gray 作用：设置每个点的周围线条颜色 linewidth:float 作用：设置构图元素的线宽度 案例教程 import seaborn as sns import matplotlib.pyplot

    3K00

    数据可视化(17)-Seaborn系列 | 回归模型图lmplot()

    col指定变量名，以该变量名的内容进行分类， 每一个类别下的数据绘制一个图 (即该变量名下有多少类值就绘制多少个图，并且排列在一行上) palette:调色板名称，list类别或者字典 作用：用于对数据不同分类进行颜色区别...col_wrap:int 作用：将多列跨行显示 height:标量 作用：指定图的大小 aspect:标量 作用：指定每一面的宽高比 markers:标记 share{x,y} : bool..., "col", or "row" 如果为true，facets将跨列共享y轴和/或跨行共享x轴。...plt # 设置样式风格 sns.set(color_codes=True) # 构建数据 tips = sns.load_dataset("tips") """ 案例4： 通过设置palette，显示不同的颜色...设置样式风格 sns.set(color_codes=True) # 构建数据 tips = sns.load_dataset("tips") """ 案例5： 通过设置palette=dict显示不同的颜色

    1.6K00

    14个Seaborn数据可视化图

    我们还得到了变量之间的散点图来反映它们的线性关系。我们可以自定义散点图为六边形图，其中，颜色越深，出现的次数就越多。...a.条形图 这是一个二元分析的例子。 在x轴上有一个分类变量，在y轴上有一个连续变量。...图8:a)“年龄”的箱形图，b)“年龄”和“性别”不同类别的箱形图 d.Violin图 它类似于箱型图，但它也提供了关于数据分布的补充信息。...图10:“年龄”与“p-class”之间的条形图 我们可以看到，1班和2班没有10岁左右的儿童，60岁以上的儿童多集中在1班。 通常，这种图被用来填补缺失值。...聚类图使用层次聚类来形成不同的集群。 网格 网格图为我们提供了对可视化的更多控制，并通过一行代码绘制各种各样的图形。

    2.1K62

    数据可视化(12)-Seaborn系列 | 增强箱图boxenplot()

    增强箱图 增强箱图又称增强盒形图，可以为大数据集绘制增强的箱图。 增强箱图通过绘制更多的分位数来提供数据分布的信息。...None, ax=None, **kwargs) 参数解读 [表1] x,y,hue:数据字段变量名(如上表，date,name,age,sex为数据字段变量名) 作用：根据实际数据，x,y常用来指定x,y轴的分类名称...，hue常用来指定第二次分类的数据类别(用颜色区分) data: DataFrame,数组或数组列表 order,hue_order:字符串列表 作用：显式指定分类顺序，eg. order=[字段变量名...color:matplotlib 颜色 palette:调色板名称，list类别或者字典 作用：用于对数据不同分类进行颜色区别 saturation 饱和度：float width宽度: float...dodge:bool 作用：若设置为True则沿着分类轴，将数据分离出来成为不同色调级别的条带，否则，每个级别的点将相互叠加 linewidth:float 作用：设置构图元素的线宽度 案例教程

    2.5K00

    seaborn的介绍

    一个分类变量将数据集拆分为两个不同的轴（面），另一个确定每个点的颜色和形状。 所有这一切都是通过单次调用seaborn函数完成的relplot()。...请注意我们如何仅提供数据集中变量的名称以及我们希望它们在绘图中扮演的角色。与直接使用matplotlib时不同，没有必要将变量转换为可视化的参数（例如，用于每个类别的特定颜色或标记）。...Seaborn试图在不同的可视化表示之间切换，可以使用相同的面向数据集的API进行参数化。 该功能relplot()以这种方式命名，因为它旨在可视化许多不同的统计关系。..._images / introduction_31_0.png 对于特定于图形的自定义，所有seaborn函数都接受许多可选参数，以便切换到非默认语义映射，例如不同的颜色。...（适当使用颜色对于有效的数据可视化至关重要，而seaborn 对定制调色板有广泛的支持）。

    4K20

    数据可视化(9)-Seaborn系列 | 分簇散点图swarmplot()

    ax=None, **kwargs) 参数解读 [table1] x,y,hue:数据字段变量名(如上表，date,name,age,sex为数据字段变量名) 作用：根据实际数据，x,y常用来指定x,y轴的分类名称...， hue常用来指定第二次分类的数据类别(用颜色区分) data: DataFrame,数组或数组列表 order,hue_order:字符串列表 作用：显式指定分类顺序，eg. order=[字段变量名...将数据分离出来成为不同色调级别的条带， 否则，每个级别的点将相互叠加 orient:方向：v或者h 作用：设置图的绘制方向(垂直或水平), 如何选择：一般是根据输入变量的数据类型(dtype)推断出来...color:matplotlib 颜色 palette:调色板名称，list类别或者字典 作用：用于对数据不同分类进行颜色区别 size:float 作用：设置标记大小(标记直径，以磅为单位) edgecolor...:matplotlib color，gray 作用：设置每个点的周围线条颜色 linewidth:float 作用：设置构图元素的线宽度 案例教程 import seaborn as sns import

    4.2K10

    数据可视化(2)-Seaborn系列 | 散点图scatterplot()

    as sns; sns.set() tips = sns.load_dataset("tips") """ 案例2：设置hue 根据设置的类别，产生颜色不同的点的散点图 eg.下图为根据time分类的散点图...as sns; sns.set() tips = sns.load_dataset("tips") """ 案例3：设置hue 根据设置的类别，产生颜色不同的点的散点图，设置style，使其生成不同的标记的点...eg.下图为hue与style设置相同的分类的散点图 """ sns.scatterplot(x="total_bill", y="tip",hue="time", style="time", data...tips = sns.load_dataset("tips") """ 案例4：设置hue 根据设置的类别，产生颜色不同的点的散点图，设置style，使其生成不同的标记的点 eg.下图为hue与style...as sns; sns.set() tips = sns.load_dataset("tips") """ 案例7：同时设置hue和size，根据设置的类别，产生颜色和大小不同的点的散点图 不过这里的颜色使用的是

    25.1K22

    数据可视化(11)-Seaborn系列 | 小提琴图violinplot()

    与盒形图不同，因为盒形图的所有绘图组件都对应于实际数据点,小提琴形图具有底层分布的核密度估计。...如果是区域，每个小提琴都会有相同的区域。 如果计数，小提琴的宽度将按照该箱中的观察次数进行缩放。...如果宽度，每个小提琴将具有相同的宽度 gridsize：int 用于计算核密度估计的离散网格中的点数 inner:{'box'，'quartile'，'point'，'stick'，None} 表示小提琴内部的数据点...palette：调色板名称,list列表，dict字典 用于对变量调不同级别的颜色 saturation(饱和度)：float 用于绘制颜色的原始饱和度的比例，如果希望绘图颜色与输入颜色规格完美匹配，...则将其设置为1 dodge:bool 使用色调嵌套时，是否应沿分类轴移动元素。

    13.4K10

    Python数据可视化的10种技能

    Matplotlib 绘制的，第二张图为 Seaborn 绘制的）。...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。 ?...Seaborn 绘制： ? 饼图 饼图是常用的统计学模块，可以显示每个部分大小与总和之间的比例。在 Python 数据可视化中，它用的不算多。...热力图 热力图，英文叫 heat map，是一种矩阵表示方法，其中矩阵中的元素值用颜色来代表，不同的颜色代表不同大小的值。通过颜色就能直观地知道某个位置上数值的大小。...画热力图 sns.heatmap(data) plt.show() 通过 seaborn 的 heatmap 函数，我们可以观察到不同年份，不同月份的乘客数量变化情况，其中颜色越浅的代表乘客数量越多，

    2.8K20

    数据可视化(8)-Seaborn系列 | 分类散点图stripplot()

    ax=None, **kwargs) 参数解读 [table1] x,y,hue:数据字段变量名(如上表，date,name,age,sex为数据字段变量名) 作用：根据实际数据，x,y常用来指定x,y轴的分类名称...， hue常用来指定第二次分类的数据类别(用颜色区分) data: DataFrame,数组或数组列表 order,hue_order:字符串列表 作用：显式指定分类顺序，eg. order=[字段变量名...将数据分离出来成为不同色调级别的条带， 否则，每个级别的点将相互叠加 orient:方向：v或者h 作用：设置图的绘制方向(垂直或水平), 如何选择：一般是根据输入变量的数据类型(dtype)推断出来...color:matplotlib 颜色 palette:调色板名称，list类别或者字典 作用：用于对数据不同分类进行颜色区别 size:float 作用：设置标记大小(标记直径，以磅为单位) edgecolor...:matplotlib color，gray 作用：设置每个点的周围线条颜色 linewidth:float 作用：设置构图元素的线宽度 案例教程 import seaborn as sns import

    5.5K00

    数据可视化(13)-Seaborn系列 | 点图pointplot()

    点图 点图表示通过散点图点的位置对数值变量的中心趋势的估计。 点图用于集中在一个或多个分类变量的不同级别之间的比较，有时比条形图更有用。 注：点图只显示平均值（或其他估计值）。...None, ax=None, **kwargs) 参数解读 [表1] x,y,hue:数据字段变量名(如上表，date,name,age,sex为数据字段变量名) 作用：根据实际数据，x,y常用来指定x,y轴的分类名称...，hue常用来指定第二次分类的数据类别(用颜色区分) data: DataFrame,数组或数组列表 order,hue_order:字符串列表 作用：显式指定分类顺序，eg. order=[字段变量名...n_boot:int 计算置信区间时使用的引导迭代次数 markers:字符串或字符串列表 作用：标记符号 案例教程 import seaborn as sns import matplotlib.pyplot...") # 构建数据 tips = sns.load_dataset("tips") """ 案例3： 设置dodge=True实现 沿着分类轴分离不同色调级别的点(hue指定的分类) """ sns.pointplot

    2.8K00

    颜色系(color palette)是什么？一文带你掌握全部用法！

    变量的每个可能值都从定性调色板中分配一种颜色。 qualitative-palette-example 在多色系调色板中，分配给每个组的颜色需不同。...根据经验，可尝试将最大调色板大小限制为十种或更少的颜色。使用比这更多的颜色，可能会遇到区分组的麻烦。如果有比颜色更多的可能值，应该尝试将值捆绑在一起，例如将最小的类别设置为单个其他类别。...可以通过调整亮度和饱和度来获得颜色之间的额外变化，但最好不要使差异太大。太大的差异可能表明某些颜色比其他颜色更重要。避免使用具有相同色调但亮度和饱和度不同的两种颜色，除非与这些颜色相关的值是相关的。...双色渐变系调色板本质上是两个连续调色板的组合，其中共享端点位于中心值。大于中心的值分配给中心一侧的颜色，而较小的值分配给另一侧的颜色。...最常见的色盲形式会导致某些红色和绿色色调之间的混淆，但也有一些色盲形式会导致蓝色和黄色色调看起来相同。由于这些原因，最好尝试改变一个维度而不是单独的色调来指示与颜色相关的值，如亮度和饱和度。

    3.7K10

    想要使用Python进行数据分析，应该使用那些工具

    Seaborn还有许多适用于数据分析和图形化的实用程序和数据集，包括聚集和统计式绘图，具有吸引力和可重复性的颜色调色板，以及多变量数据可視化功能。...示例代码：import matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as sns# 绘制一行两列的坐标轴图表fig, axes = plt.subplots(nrows...Income', xlabel='Age', ylabel='Income')plt.show()这个代码片段中我们使用了Matplotlib和Seaborn库，绘制了一行两列的坐标轴图表。...在第二个图表中，我们使用Seaborn的scatterplot()函数绘制了一个散点图，展示年龄与收入之间的关系。我们使用不同的颜色来表示不同的性别。2....我们可以在数据框架上游泳使用Pandas内置的cut()函数，将收入分为三个类别，并创建新数据资金子集。最后，我们使用Pandas数据框架上的盒状图功能，可视化收入水平、性别和年龄之间的关系。3.

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