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案例代码已上传:Github https://github.com/Vambooo/SeabornCN
在默认情况下双变量关系图是散点图与直方图组合的联合直方图,可以通过设置kind来改变联合直方图。
注:条形图只显示平均值(或其他估计值)。但在很多情况下,每个分类变量级别上显示值的分布可能提供更多信息,此时很多其他方法,如一个盒子或小提琴图可能更合适。
注:点图只显示平均值(或其他估计值)。但在许多情况下,显示每个分类变量级别的值分布可能更具信息性。此时,其他方法如一个盒子或小提琴可能更合适。
小提琴形图(violin plot)的作用与盒形图(box plot)和whidker plot的作用类似,它显示了一个或多个分类变量的几个级别的定量数据的分布...
该函数类似于stripplot(),但该函数可以对点进行一些调整,使得数据点不重叠。
stripplot()可以自己实现对数据分类的展现,也可以作为盒形图或小提琴图的一种补充,用来显示所有结果以及基本分布情况。
该API可以绘制分别直方图和核密度估计图,也可以绘制直方图和核密度估计图的合成图 通过设置默认情况下,是绘制合成图,设置情况图下:
catplot() 分类图(它是下面8种图的接口,下面八种图表均可通过指定kind参数来绘制)
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Seaborn是一个非常炫酷的python可视化库,它专攻于统计可视化。相较于matplotlib,它的语法更加简洁。
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Seaborn主要用于统计绘图的,它是基于matplotlib进行了更高级的API封装。Seaborn比matplotlib更加易用,因为它避免了matplot...
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