Seaborn使用入门

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seaborn 是基于matplotlib开发的,提供更高一级的接口,做出的可视化图更加具有表现力。

下面介绍 seaborn 库的入门使用方法,首先导入它和 pyplot 模块:

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

它里面内置了一些经典数据集,如tips, titanic, iris等,下面依次导入:

tips = sns.load_dataset("tips")
titanic = sns.load_dataset("titanic")
iris = sns.load_dataset("iris")

以titanic 为例,绘制factorplot 图,展示 sex(男、女),不同阶层(1,2,3)的 survived比率:

sns.factorplot(x="pclass", y="survived", hue="sex",data=titanic)

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还可以定制 pointplot 图, 调整 markers,linestyles 等参数:

sns.pointplot(x="class", y="survived", hue="sex", data=titanic,
              palette={"male":"g","female":"m"},markers=["^","o"],linestyles=["-","--"])

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不同阶层下,不同性别的存活比率 barplot 图:

sns.barplot(x="sex",y="survived", hue="class", data=titanic)

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统计deck枚举值不同取值的出现频次countplot图:

sns.countplot(x="deck", data=titanic,  palette="Greens_d")

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箱形图观察数据分布规律:

sns.boxplot(x="alive", y="age",hue="adult_male",data=titanic)

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