微信公众号:「Python读财」

如有问题或建议,请公众号留言

Seaborn是基于matplotlib的Python可视化库。 它提供了一个高级界面来绘制有吸引力的统计图形。Seaborn其实是在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,不需要经过大量的调整就能使你的图变得精致。

注:所有代码均在IPython notebook中实现

stripplot(分布散点图)

先总览一下stripplot的API:seaborn.stripplot(x=None, y=None, hue=None, data=None, order=None, hue_order=None, jitter=False, dodge=False, orient=None, color=None, palette=None, size=5, edgecolor='gray', linewidth=0, ax=None, *kwargs)

接下来就直接上代码演示,首先导入相应的包,这个大家应该都很熟悉了。import seaborn as sns

%matplotlib inline

sns.set(font_scale=1.5,style="white")

sns.set_context({"figure.figsize":(10,8)})

下面是本次演示所使用的数据集:data=sns.load_dataset("tips")

data.head()

我们先来看一下stripplot是什么样的sns.stripplot(x="time",y="total_bill", data=data)

可以看到stripplot的作图原理就是按照x属性所对应的类别分别展示y属性的值,适用于分类数据。上图就是不同饭点的账单总金额的散点图。

接下来讲解一下stripplot的主要参数,在这里我们只讲stripplot特有的一些参数,其他一些seaborn中常见参数的介绍可以翻看之前的文章。

x:设置分组统计字段

y:设置分布统计字段

jitter:当数据点重合较多时,可用该参数做一些调整sns.stripplot(x="time",y="total_bill",data=data,jitter=True)

可以看到,之前重合的数据点分散开了

在对time属性分类后,利用hue参数进行内部的分类sns.stripplot(x="time",y="total_bill",data=data,jitter=True,hue="day")

那如果我想把组内的不同类别分开来显示呢?这时候就用dodge参数

dodge:控制组内分类是否彻底分拆sns.stripplot(x="time",y="total_bill",data=data,jitter=True,hue="day",dodge=True)

order:对x参数所选字段内的类别进行排序以及筛选sns.stripplot(x="time",y="total_bill",data=data,jitter=True,

hue="day",dodge=True,order=["Dinner","Lunch"])

可以看到x轴上原本的Dinner和Lunch类别的前后顺序变了sns.stripplot(x="time",y="total_bill",data=data,jitter=True,

hue="day",dodge=True,order=["Dinner"])

可以看到x轴上原本的Lunch类别没有了,stripplot的演示就到此为止

swarmplot(分簇散点图)sns.swarmplot(x=None, y=None, hue=None, data=None, order=None, hue_order=None, dodge=False, orient=None, color=None, palette=None, size=5, edgecolor='gray', linewidth=0, ax=None, *kwargs)

swarmplot和stripplot的用法其实差不多,我们来看看两种图之间有什么区别,还是使用之前的数据集。sns.swarmplot(x="day",y="total_bill",data=data)

可以看到swarmplot将不同类别的散点图以树状来显示,其他参数用法和stripplot一致,下面简单演示一下。sns.swarmplot(x="day",y="total_bill",data=data,hue="sex",dodge=True)

sns.swarmplot(x="day",y="total_bill",data=data,hue="sex",dodge=True,palette="husl")

sns.swarmplot(y="day",x="total_bill",data=data,hue="sex",dodge=True,palette="husl")

有关stripplot和swarmplot的演示就到此结束了,想进一步学习的童鞋可以查看Seaborn的官方文档!以上内容是我结合官方文档和自己的一点理解写成的,有什么错误大家可以指出来并提提意见,共同交流、进步,也希望我写的这些能够给阅读完本文的你或或少的帮助!关注我的公众号「Python读财」,后台回复「py」即可获取Python学习资源礼包,还有Python学习交流群哦!

python中seaborn画swarm图_Python可视化 | Seaborn5分钟入门(四)——stripplot和swarmplot相关推荐

  1. python 竖线 绘图_Python可视化 | Seaborn5分钟入门(二)——barplot countplot

    Seaborn是基于matplotlib的Python可视化库. 它提供了一个高级界面来绘制有吸引力的统计图形.Seaborn其实是在matplotlib的基础上进行了更高级的API封装,从而使得作图 ...

  2. python画矩阵图_Python可视化25_seaborn绘制矩阵图

    矩阵图即用一张图绘制多个变量之间的关系,数据挖掘中常用于初期数据探索: 本文介绍python中seaborn.pairplot(傻瓜版)和seaborn.PairGrid(更个性化版)绘制矩阵图 本文 ...

  3. python根据时间序列画折线图_Python cufflinks 绘制折线图,时间序列,子图:简单,很快,很酷,还会动,从此 seaborn 是路人...

    引言 Python 的 seaborn 与 matplotlib 绘图已不必多说,相信能够开始尝试使用 cufflinks 或者 FineBI 等工具进行绘图的朋友,已经对基本的数据可视化有了一定的了 ...

  4. python导入数据画折线图_Python读取Excel表格,并同时画折线图和柱状图的方法

    今日给大家分享一个Python读取Excel表格,同时采用表格中的数值画图柱状图和折线图,这里只需要几行代码便可以实. 首先我们需要安装一个Excel操作的库xlrd,这个很简单,在安装Python后 ...

  5. python用matplotlib画人口图_Python+Matplotlib画contour图

    - 全文阅读3分钟 - 在本文中,你将学习到以下内容: 理解画contour图的数据结构 contour图的参数调节 如何添加colorbar 我们先假设x, y的取值范围如下: import mat ...

  6. python用matplotlib画雷达图_python使用matplotlib绘制雷达图

    本文实例为大家分享了python使用matplotlib绘制雷达图的具体代码,供大家参考,具体内容如下 示例代码: # encoding: utf-8 import pandas as pd impo ...

  7. python boxplot orient_Python 可视化 | Seaborn5 分钟入门 (三)——boxplot 和 violinplot

    微信公众号:「Python读财」 如有问题或建议,请公众号留言 Seaborn是基于matplotlib的Python可视化库. 它提供了一个高级界面来绘制有吸引力的统计图形.Seaborn其实是在m ...

  8. python boxplot orient,Python可视化 | Seaborn5分钟入门(三)——boxplot和violinplot

    微信公众号:「Python读财」 如有问题或建议,请公众号留言 Seaborn是基于matplotlib的Python可视化库. 它提供了一个高级界面来绘制有吸引力的统计图形.Seaborn其实是在m ...

  9. python根据时间序列画折线图_Python:matplotlib 和 Seaborn 之折线图 (三十七)

    折线图 折线图是一种很常见的图形,用于描绘一个数字变量相对于第二个变量的值的变化趋势.在散点图中,所有数据点都会绘制出来,而在折线图中,每个唯一 x 值或 x 值的分箱仅绘制一个点(就像直方图一样). ...

最新文章

  1. [WPF疑难]避免窗口最大化时遮盖任务栏
  2. DCS系统接地应用讨论
  3. H3C交换机4核心节点IRF2虚拟化下检测机制
  4. 帝国cms php调用字段,帝国cms模板教程之栏目自定义字段调用教程及代码
  5. 大厂十年IT老兵血泪教训,IT人到底要如何选择合适的报表工具?
  6. 《Python核心编程》第二版第308页第十一章练习 续一 -Python核心编程答案-自己做的-...
  7. 前端架构设计的方法论
  8. iTunes出现“iTunes不能读取iPhone的内容,请前往iPhone偏好设置的摘要选项卡,然后点击“恢复””的解决办法
  9. 数据产品经理——数据指标
  10. R 回归 虚拟变量na_统计学基础笔记/单章:虚拟变量回归
  11. DevOps工具图谱分析(一)
  12. D - RGB Triplets(前缀和+思维)
  13. 关于java的面试题_JAVA面试题100问第一部分
  14. Android 获取手机中的图片信息的两种方法
  15. 如何制定有效的项目进度计划——甘特图
  16. python难还是java难-纠结应该先学Python还是Java?看完就有数了
  17. js中each的用法
  18. 资料:《新概念英语》旧版(第四册)原文及全文翻译
  19. java模拟电梯面向对象_OO_JAVA_电梯运行模拟_单元总结
  20. oracle求数据走势,趋势分析

热门文章

  1. CF773F Test Data Generation(倍增FFT/动态规划)
  2. Tarjan缩点/边双/点双
  3. 2021牛客暑期多校训练营7 xay loves monotonicity 线段树区间合并
  4. hdu 1521 排列组合 多重集排列 + 指数生成函数
  5. cf375D. Tree and Queries
  6. cf1555D. Say No to Palindromes
  7. 2020 Jiangsu Collegiate Programming Contest
  8. acwing提高组 第一章 动态规划
  9. 【每日一题】8月28日题目精讲 编号
  10. [AtCoder Educational DP Contest] J - Sushi(期望dp)