Seaborn 教程
1
Seaborn介绍

Seaborn是一个用于在 Python 中制作统计图形的库,它能够创建高度吸引人的可视化图表,它建立在 matplotlib 之上,并与 pandas 数据结构紧密集成,提供了更为简便的API和更为丰富的可视化函数,使得数据分析与可视化…

2025-02-8

2
seaborn 绘图功能概述

您与seaborn的大多数交互将通过一组绘图函数发生。本教程后面的章节将探讨每个函数提供的具体特性。本章将从高层次上介绍你将会遇到的不同类型的函数。 类似的功能用于类似的任务 海上命名空间是平面的;所有的功能都可以在顶层访问。但是代码本身…

2024-01-6

3
seaborn 接受的数据结构

作为一个数据可视化库,seaborn 需要您为其提供数据。本章介绍完成该任务的各种方法。 Seaborn 支持多种不同的数据集格式,大多数函数接受用 pandas 或 numpy 库中的对象表示的数据, 以及内置的 Python 类型,如…

2024-01-6

4
seaborn.objects 接口

seaborn.objects命名空间是在 0.12 版本中引入的,作为制作海边图的全新接口。它提供了一个更加一致和灵活的 API,包括一组用于转换和绘制数据的可组合类。与seaborn现有功能相比,新界面旨在支持端到端的绘图规范和自定义…

2024-01-6

5
可视化统计关系

统计分析是了解数据集中的变量如何相互关联以及这些关系如何依赖于其他变量的过程。可视化可以成为此过程的核心组成部分,因为当数据正确可视化时,人类视觉系统可以看到表明关系的趋势和模式。 在本教程中,我们将讨论三个 seaborn 函数。我们最…

2024-01-6

6
可视化数据分布

在对数据进行任何分析或建模时,一个早期的步骤应该是了解变量的分布方式。 分布可视化技术可以为许多重要问题提供快速答案。观测值涵盖多大范围?他们的核心趋势是什么? 它们是否严重偏向一个方向?有证据表明是双峰的吗?是否存在显著的异常值?这些问…

2025-02-10

7
可视化分类数据

在关系图教程中,我们了解了如何使用不同的视觉表示来显示数据集中多个变量之间的关系。 在示例中,我们重点关注主要关系在两个数值变量之间的情况。 如果其中一个主要变量是“分类”(分为离散组),则使用更专业的可视化方法可能会有所帮助。 在sea…

2025-02-10

8
统计估计和误差线

数据可视化有时涉及聚合或估计步骤,其中多个数据点被简化为汇总统计量,例如平均值或中位数。显示汇总统计数据时,通常适合添加误差线,这些误差线提供了有关汇总表示基础数据点的程度的视觉提示。 当给定一个完整的数据集时,几个 seaborn 函数…

2025-02-10

9
估计回归拟合

许多数据集包含多个定量变量,分析的目标通常是将这些变量相互关联。 我们之前讨论过可以通过显示两个变量的联合分布来实现这一点的函数。 但是,使用统计模型来估计两组噪声观测值之间的简单关系可能非常有帮助。 本章讨论的函数将通过线性回归的通用框…

2024-01-19

10
构建结构化的多地块网格

在浏览多维数据时,一种有用的方法是在数据集的不同子集上绘制同一图的多个实例。 这种技术有时被称为“格子”或“格子”绘图,它与“小倍数”的概念有关。 它允许查看者快速提取有关复杂数据集的大量信息。 Matplotlib 为制作多轴图形提供了…

2025-02-10

11
控制参数美化可视化结果

在使用可视化技术探索数据集特征时,最好有令人愉悦的绘图。 可视化对于向观众传达定量见解也至关重要,在这种情况下,更需要有能够吸引注意力并吸引观众的数字。 Matplotlib 是高度可定制的,但很难知道要调整哪些设置才能获得有吸引力的绘图…

2025-03-27

12
选择调色板

Seaborn 可以轻松使用适合您的数据特征和可视化目标的颜色。本章讨论了指导您选择的一般原则,以及 seaborn 中帮助您快速找到给定应用的最佳解决方案的工具。 在绘图中使用颜色的一般原则 颜色的组成部分 由于我们眼睛的工作方式,可以…

2025-03-27

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