数据可视化(data visualization)—— seaborn
进入命令行界面(cmd)下载安装,
pip install seaborn
。seaborn 是作为 matplotlib 的辅助工具才出现的,使其绘制出更为形象化的图形。
官当 doc:Seaborn: statistical data visualization
import seaborn as sns
sns.set(style=’dark’, palette=’muted’, color_codes=True, font_scale=1.5)
- sns.set_style(‘dark’)
- 主题 style:darkgrid, whitegrid, dark, white, ticks,默认为darkgrid。
- sns.set_palette(‘muted’):柔和的;无言的;趋缓的
- sns.set_context(‘notebook’, rc={‘lines.linewidth’:2.5})
- sns.set_style(‘dark’)
sns.despine():
- 对于白底(
white
,whitegrid
)以及带刻度(ticks
)而言,顶部的轴是不需要的,默认为去掉顶部的轴; - sns.despine(left=True):去掉左部的轴,也即 y 轴;
- 注意这条语句要放在 plot 的动作之后,才会起作用;
- 对于白底(
1. palate(调色板)
palate = np.array(sns.color_palate('hls', 10))# 10 行 3 列的调色板# 也即 10 种 HLS 颜色
2. 实战:箱线图(box-plot)的绘制
sns.set_style('whitegrid')
data = np.random.normal(size = (20, 6)) + np.arange(6)/2
sns.boxplot(data)
sns.despine(left=True)
plt.show()
3. 实战:正太分布拟合
x = np.random.normal(size=100)
sns.distplot(x)
python科学计算数据可视化模块-seaborn
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