Seaborn图形可视化基础_Python数据分析与可视化

Seaborn图形可视化基础

  • Seaborn可视化
  • Seaborn与Matplotlib

Seaborn可视化

即使matplotlib已经如此强大了,但是不得不承认它不支持的功能还有很多。

例如:

  • 2.0之前的版本的默认配置样式绝对不是用户的最佳选择;

  • matplotlib的API比较底层。虽然可以实现复杂的统计数据可视化,但是通常都需要写大量的样板代码;

  • matplotlib不支持PandasDataFrame数据的可视化,必须先提取每个Series

对于这些问题的终结者就是seabornSeabornMatplotlib 的基础上开发了一套 API,为默认的图形样式和颜色设置提供了理智的选择,为常用的统计图形定义了许多简单的高级函数,并与 Pandas DataFrame 的功能有机结合。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numpyPandas数据结构以及scipystatsmodels等统计模式。

Seaborn与Matplotlib

下面用 Matplotlib 的经典图形样式和配色方案画一个简易的随机游走图。

import matplotlib.pyplot as plt
plt.style.use('classic')
import numpy as np
import pandas as pd
rng = np.random.RandomState(0)
x = np.linspace(0, 10, 500)
y = np.cumsum(rng.randn(500, 6), 0)
plt.plot(x, y)
plt.legend('ABCDEF', ncol=2, loc='upper left')
plt.show()

在这里插入图片描述

在看看使用seaborn来实现。我们会发现,Seaborn不仅有许多高级的画图功能,而且可以改写matplotlib的默认参数,从而用简单的matplotlib脚本获得更好的效果。可以用Seabornset()方法设置样式。

import seaborn as sns
sns.set()
plt.plot(x, y)
plt.legend('ABCDEF', ncol=2, loc='upper left')
plt.savefig("T2.png")
plt.show()

在这里插入图片描述

上面应用了seaborn的默认样式。seaborn有5个seaborn的主题,适用于不同的应用和人群偏好:

  • darkgrid黑色网格(默认);

  • whitegrid白色网格;

  • dark黑色背景;

  • white白色背景;

  • ticks应该是四周都有刻度线的白背景。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:/a/209192.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

第十节HarmonyOS 常用基础组件-Image

一、组件介绍 组件(Component)是界面搭建与显示的最小单位,HarmonyOS ArkUI声名式为开发者提供了丰富多样的UI组件,我们可以使用这些组件轻松的编写出更加丰富、漂亮的界面。 组件根据功能可以分为以下五大类:基础组件…

Selenium+Python自动化测试之验证码处理

两种方式: 验证码识别技术 (很难达到100%) 添加Cookie (*****五星推荐) 方式一:验证码识别技术 逻辑方式: 1:打开验证码所在页面,截图。获取验证码元素坐标,剪切出验证码图片&…

Pandas进阶:文本处理

引言 文本的主要两个类型是string和object。如果不特殊指定类型为string,文本类型一般为object。 文本的操作主要是通过访问器str 来实现的,功能十分强大,但使用前需要注意以下几点。 访问器只能对Series数据结构使用。 除了常规列变量df.c…

对el-select封装成组件使用

效果与直接使用el-select一样&#xff0c;多处用el-select显得代码冗余就进行了封装 效果图&#xff1a; el-select封装&#xff1a; <template><div class"my-select"><el-selectv-model"person.modelValue":placeholder"placehold…

H5 Canvas 打飞机青春版

没事儿写写练习一下&#xff0c;说不准哪天就用到今天所用到的知识点了呢。 在线链接 https://linyisonger.github.io/H5.Examples/?name./053.%E9%A3%9E%E6%9C%BA%E5%A4%A7%E6%88%98.html 功能清单 循环滚动背景 矩形碰撞 随机生成敌人 飞机左右移动 苹果屏蔽长按 移动端屏…

京东数据运营-京东数据开放平台-鲸参谋10月粮油调味市场品牌店铺销售数据分析

鲸参谋监测的京东平台10月份料油调味市场销售数据已出炉&#xff01; 根据鲸参谋数据显示&#xff0c;今年10月份&#xff0c;京东平台粮油调味市场的销量将近4600万&#xff0c;环比增长约10%&#xff0c;同比降低约20%&#xff1b;销售额将近19亿&#xff0c;环比增长约4%&am…

(C++)三数之和--双指针法

个人主页&#xff1a;Lei宝啊 愿所有美好如期而遇 算法原理 双指针法&#xff0c;不一定是说就要使用指针&#xff0c;只是一种形象的说法&#xff0c;在数组中&#xff0c;我们一般将数组下标当做指针。我们首先对数组进行排序&#xff0c;从左向右标定一个下标i&#xff0…

LED屏幕信息安全如何预防?

随着科技的不断进步&#xff0c;LED屏幕在我们生活和工作中扮演着越来越重要的角色&#xff0c;然而&#xff0c;随之而来的是信息安全面临的挑战。为了有效预防LED屏幕信息的泄露和被盗取&#xff0c;我们需要采取一系列的安全措施。以下是一些建议&#xff1a; 物理安全措施&…

中国毫米波雷达产业分析6——毫米波雷达行业发展展望

一、行业发展驱动力分析 &#xff08;一&#xff09;需求带动 当前&#xff0c;全球智能化变革浪潮正在汽车、交通、安防、工业、家居、健康监护等诸多产业蓬勃发展&#xff0c;创造了巨大的感知产品增量需求。 在汽车领域&#xff0c;毫米波雷达传感器作为一种非接触…

【无标题】mmocr在云服务器上

这里写目录标题 1、创建虚拟环境2、切换和退出conda虚拟环境3. 显示、复制&#xff08;克隆&#xff09;、删除虚拟环境4、删除环境安装指示中 cd进项目文件夹开始训练模型&#xff08;python XXX.py | tee record.txt 记录训练结果&#xff09;如何在Linux服务器上安装Anacond…

leetcode刷题详解—— 环形子数组的最大和

1. 题目链接&#xff1a;918. 环形子数组的最大和 2. 题目描述&#xff1a; 给定一个长度为 n 的环形整数数组 nums &#xff0c;返回 nums 的非空 子数组 的最大可能和 。 环形数组 意味着数组的末端将会与开头相连呈环状。形式上&#xff0c; nums[i] 的下一个元素是 nums[(…

SAP 如何检查已安装的SAP UI5 版本

第一个方法是直接从FLP中查看 但是部分高版本的FLP中没有这个about&#xff0c; 那么在当前界面可以使用&#xff1a;CTRL ALT SHIFT S 查看当前版本 根据此版本&#xff0c;去进行你的UI5的开发吧

NodeJS(二):npm包管理工具、yarn、npx、pnpm工具等

目录 (一)npm包管理工具 1.了解npm 2.npm的配置文件 常见的配置属性 scripts属性*** 依赖的版本管理 3.npm安装包的细节 4.package-lock文件 5.npm install原理** 6.npm的其他命令 (二) 其他包管理工具 1.yarn工具 基本指令 2.cnpm工具 3.npx工具 (1)执行本地…

C++可表示的数(数组前面2个数的和)

void 可表示的数&#xff08;数组前面2个数的和&#xff09;() {int aa[]{1,2,3,4,5,6,7,8,9}, j 0, z 1, jj z, n 9, ge 0;string a "";while (j < n)//缘由https://bbs.csdn.net/topics/396063706?page1#post-410898529{if (jj < n)if (aa[j] aa[z] …

Android--Jetpack--Lifecycle详解

富贵本无根&#xff0c;尽从勤里得 一&#xff0c;定义 Lifecycle 是一个具备宿主生命周期感知能力的组件。它持有组件&#xff08;Activity/Fragment&#xff09;生命周期状态信息&#xff0c;并且允许其观察者监听宿主生命周期状态变化。 顾名思义&#xff0c;Lifecycle的主…

数据治理的具体应用

数据治理架构 图 13 描述的是公安数据治理框架&#xff0c;平台架构主要包括数据存储、数据计算、数据管理、数据应用这 4 个部分。 (1) 数据存储&#xff1a; 基于分布式的大数据存储平台&#xff0c;具有很强的存储能力和扩张能力&#xff1b; (2) 数据计算&#xff1a; …

目标检测——Faster R-CNN算法解读

论文&#xff1a;Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks 作者&#xff1a;Shaoqing Ren, Kaiming He, Ross Girshick, and Jian Sun 链接&#xff1a;https://arxiv.org/abs/1506.01497 代码&#xff1a;https://github.com/rbgirsh…

golang Pool实战与底层实现

使用的go版本为 go1.21.2 首先我们写一个简单的Pool的使用代码 package mainimport "sync"var bytePool sync.Pool{New: func() interface{} {b : make([]byte, 1024)return &b}, }func main() {for j : 0; j < 10; j {obj : bytePool.Get().(*[]byte) // …

Python 重要数据类型

目录 列表 序列操作 列表内置方法 列表推到式 字典 声明字典 字典基本操作 列表内置方法 字典进阶使用 字典生成式 附录 列表 在实际开发中&#xff0c;经常需要将一组&#xff08;不只一个&#xff09;数据存储起来&#xff0c;以便后边的代码使用。列表就是这样的…

JNPF低代码平台详解 -- 系统架构

目录 一、技术介绍 技术架构 二、设计原理 三、界面展示 1.代码生成器 2.工作流程 3.门户设计 4.大屏设计 5.报表设计 6.第三方登录 7.多租户实现 8.分布式调度 9.消息中心 四、功能框架 JNPF低代码是一款新奇、实用、高效的企业级软件开发工具&#xff0c;支持企…