python seaborn模块安装,Python模块--seaborn

seaborn 是针对统计绘图的，可以看做是matplotlib的补充，是在matplotlib的基础上进行了更高级的API封装，使得作图更加容易，在大多数情况下使用seaborn就能做出很具有吸引力的图，如果需要更复杂的自定义的图还是要用matplotlib。

(1)散点图stripplot、带分布的散点图swarmplot、箱线图boxplot、小提琴图voilinplot、直方图barplot、计数直方图countplot 都属于分类数据类型

#先导入模块和数据

import seaborn as sns

sns.set_style("whitegrid")

#默认主题是darkgrid

tips = sns.load_dataset("tips")

#可以用tips.head()来查看数据格式

箱线图

ax = sns.boxplot(x="day", y="total_bill", data=tips)

ax = sns.boxplot(x="day", y="total_bill", hue="smoker",data=tips)

#hue是分组，以是否吸烟来将day进行分组绘制

散点图

ax=sns.stripplot(x="day",y="total_bill",data=tips)

sns.stripplot(x="day", y="total_bill", data=tips, jitter=True)

#上图看出散点图容易重叠，所以加jitter参数抖动来调整位置

小提琴图

ax = sns.violinplot(x="total_bill", y="day", data=tips)

ax = sns.violinplot(x="day", y="total_bill",hue="smoker"

,data=tips,split=True)

#hue分组，split=Ture似两个分组共用一个violin，节省空间

(2)distplot直方图、kdeplot密度曲线图

distplot:

ax = sns.distplot(tips["total_bill"])

ax = sns.distplot(tips["total_bill"], kde= False)

ax = sns.distplot(tips["total_bill"],

kde_kws={"color": "y", "lw": 2, "label" : "KDE"},

hist_kws={"histtype": "step", "linewidth" : 3, "alpha":1, "color": 'g'})

kdeplot:

ax = sns.kdeplot(tips['total_bill'], shade= True, color="r")

#单变量密度图，shade参数设置为True表示填充曲线下面积

ax = sns.kdeplot(tips['total_bill'], tips['tip'],

cmap="Blues",shade=True)

#双变量密度图，相当于等高线图，shade等于True表示用颜色深浅来表示密度大小

(3)regplot回归图

ax = sns.regplot(x="total_bill", y="tip", data=tips)

import numpy as np

ax = sns.regplot(x="size", y="total_bill", data=tips, x_estimator=np.mean)

(4)heatmap热点图

data = tips.corr()

ax = sns.heatmap(data,vmin=0, vmax=1)

(5)tsplot时间序列图

gammas = sns.load_dataset("gammas")

ax = sns.tsplot(time="timepoint", value="BOLD signal",

unit="subject",condition="ROI",data=gammas)

(6)factorplot

#factorplot是分类变量的集合作图方式，利用kind参数来设置图形类型

ax=sns.factorplot(x="time",y="tip",hue="sex",data=tips,kind="violin")

#kind参数可以设置为point,bar,count,box,violin,strip这几个分类图形类型

(7)jointplot双变量或单变量相交图

jointplot是画两个变量或者单变量的图像，用kind设置图形类型

ax = sns.jointplot(x="tip", y="total_bill",data=tips, kind="kde")

kind参数可以设置为scatter, reg, resid, kde, hex这几个图形类型

(8)pairplot数据列对双变量图

ax = sns.pairplot(tips)

#创建一个矩阵图，显示每个列(数字格式的列)之间的关系，默认情况下也绘制对角轴处的单变量图形