【宝藏级】全网最全的Seaborn详细教程-数据分析必备手册(2万字总结)
数据分析必备手册-Seaborn详细教程
- seaborn库
- 安装:
- 官方文档:
- 关系绘图
- relplot
- 1. 基本使用:
- 2. 添加hue参数:
- 3. 添加col和row参数:
- 4. 指定具体的列:
- 5. 绘制折线图:
- 分类绘图
- 1. 分类散点图:
- 1.1. stripplot:
- 1.2. swarmplot:
- 1.3. 横向分类散点图:
- 2. 分类分布图:
- 2.1. 箱线图:
- 2.2. 小提琴图:
- 3. 分类统计图:
- 3.1. 条形图:
- 3.2. 柱状图:
- 3.3. 点线图:
- 分布绘图
- 单变量分布:
- 二变量分布:
- 散点图:
- 六边形图:
- jointplot其他常用参数:
- 成对绘图(pairplot):
- 线性回归绘图
- FacetGrid结构图
- 普通的Axes绘图:
- FacetGrid基本使用:
- 绘制多个图形:
- 添加颜色观察字段:
- 设置每个图形的尺寸:
- 设置图例:
- 设置标题:
- 设置坐标轴:
- `g.set`方法:
- `g.fig`:
- 样式风格设置
- 自带的样式:
- 风格设置函数:
- 1. `sns.axes_style`:
- 2. `sns.set_style()`:
- 3. `sns.set`:
- 调色盘设置
- 定性调色盘:
- 1. 默认调色盘:
- 2. hls圆形颜色系统:
- 3. 分类颜色:
- 4. 用xkcd颜色:
- 连续的颜色盘:
- 离散的色盘:
- 官方文档:
- Seaborn实例
- 1. 有一组温度数据,按照时间和温度绘制折线图
- 2. 有以下国家数据,根据时间绘制条形图
- 3. 有链家网的数据,请按照以下要求实现绘图
seaborn库
Seaborn
是一种基于matplotlib
的图形可视化库。他提前已经定义好了一套自己的风格。然后也封装了一系列的方便的绘图函数,之前通过matplotlib
需要很多代码才能完成的绘图,使用seaborn
可能就是一行代码的事情。总结一句话:使用seaborn
绘图比matplotlib
更好看,更简单!
安装:
- 通过
pip
:pip install seaborn
。 - 通过
anaconda
:conda install seaborn
。
官方文档:
https://seaborn.pydata.org/tutorial.html
Seaborn用起来还是很方便!
关系绘图
relplot
这个函数功能非常强大,可以用来表示多个变量之间的关联关系。默认情况下是绘制散点图,也可以绘制线性图,具体绘制什么图形是通过kind
参数来决定的。
实际上以下两个函数就是relplot
的特例:
scatterplot
:relplot(kind='scatter')
。lineplot
:relplot(kind='line')
。
1. 基本使用:
import seaborn as sns
tips = sns.load_dataset("tips",cache=True)
sns.relplot(x="total_bill",y="tip",data=tips)
效果图如下:
2. 添加hue参数:
hue
参数是用来控制第三个变量的颜色显示的。比如我们在以上图的基础之上体现出星期几的参数,那么可以通过以下代码来实现:
sns.relplot(x="total_bill",y="tip",hue="day",data=tips)
效果图如下:
3. 添加col和row参数:
col
和row
,可以将图根据某个属性的值的个数分割成多列或者多行。比如在以上图的基础之上我们想要把Lunch(午餐)
和Dinner(晚餐)
分割成两个图来显示,那么可以通过以下代码来实现:
sns.relplot(x="total_bill",y="tip",hue="day",col="time",data=tips)
效果图如下:
也可以再在row
上添加一个新的变量,比如把性别按照行显示出来,代码如下:
sns.relplot(x="total_bill",y="tip",hue="day",col="time",row="sex",data=tips)
效果图如下:
4. 指定具体的列:
有时候我们的图有很多,默认情况下会在一行中全部展示出来,那么我们可以通过col_wrap
来指定具体多少列。示例代码如下:
sns.relplot(x="total_bill",y="tip",col="day",col_wrap=2,data=tips)
效果图如下:
5. 绘制折线图:
relplot
通过设置kind="line"
可以绘制折线图。并且他的功能比plt.plot
更加强大。plot
只能指定具体的x
和y
轴的数据(比如x轴是N个数,y轴也必须为N个数)。而relplot
则可以在自动在两组数据中进行计算绘图。示例代码如下:
fmri = sns.load_dataset("fmri")
sns.relplot(x="timepoint",y="signal",kind="line",data=fmri)
效果图如下:
当然也可以添加其他的参数,用来控制整个图的样式和结构。示例代码如下:
# 设置hue为event,就会根据event来绘制不同的颜色
# 设置col为region,就会根据region值的个数来绘制指定个数的图
# 设置style为event,就会根据event来设置线条的样式
sns.relplot(x="timepoint",y="signal",kind="line",hue="event",col="region",style="event",data=fmri)
效果图如下:
分类绘图
分类图的绘制,采用的是sns.catplot
来实现的。cat
是category
的简写。这个方法默认绘制的是分类散点图
,如果想要绘制其他类型的图,同样也是通过kind
参数来指定。并且分类绘图中,分成分类散点图,分类分布图,分类统计图。
1. 分类散点图:
分类散点图比较适合数据量不是很多的情况,他是用catplot
来实现,但是也有以下两个特别的方法。
stripplot()
:catplot(kind="strip")
,默认的。swarmplot()
:catplot(kind="swarm")
。
1.1. stripplot:
示例代码如下:
sns.catplot(x="day",y="total_bill",data=tips,hue="sex")
示例图如下:
1.2. swarmplot:
以上图展示的是按照星期几的分类散点图,看起来这些点有点重合,如果想要散开来,那么可以使用catplot(kind="swarm")
。示例代码如下:
sns.catplot(x="day",y="total_bill",kind="swarm",data=tips,hue="sex")
catplot
方法不能使用size
和style
参数。
1.3. 横向分类散点图:
想要将垂直的分类散点图变成横向的,只需要把x
和y
对应的值进行互换即可。
sns.catplot(y="day",x="total_bill",kind="swarm",data=tips,hue="sex")
效果图如下:
2. 分类分布图:
分类分布图,主要是根据分类来看,然后在每个分类下数据的分布情况。也是通过catplot
来实现,以下三个方法分别是不同的kind
参数:
boxplot()
:catplot(kind="box")
。violinplot()
:catplot(kind="violin")
。
2.1. 箱线图:
示例代码如下:
athletes = pd.read_csv("athlete_events.csv")
countries = {'CHN':'中国','JPN':"日本",'KOR':'韩国','USA':"美国",'CAN':"加拿大",'BRA':"巴西",'GBR':"英国",'FRA':"法国",'ITA':"意大利",'ETH':"埃塞俄比亚",'KEN':"肯尼亚",'NIG':"尼日利亚",
}
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['FangSong']
# print(plt.rcParams.keys())
need_athletes = athletes[athletes['NOC'].isin(list(countries.keys()))]
g = sns.catplot(x="NOC",y="Height",data=need_athletes,kind="box",hue="Sex")
g.fig.set_size_inches(20,5)
g.set_xticklabels(list(countries.values()))
效果图如下:
2.2. 小提琴图:
小提琴实际上就是两个对称的核密度曲线合并起来,然后中间是一个箱线图(也可以为其他图)组成的。通过小提琴图可以看出数据的分布情况。
示例代码如下:
sns.catplot(x="day",y="total_bill",data=tips,kind="violin",hue="sex",split=True)
效果图如下:
小提琴的中间默认绘制的是箱线图,也可以修改为其他类型的。可以通过inner
参数修改,这个参数有以下几个选项:
box
:默认的,箱线图。quartile
:四分位数。上下四分位数加中位数。
point
:散点。
stick
:线条。
3. 分类统计图:
分类统计图,则是根据分类,统计每个分类下的数据的个数或者比例。有以下几种方式:
barplot()
:catplot(kind="bar")
。pointplot()
:catplot(kind="point")
。countplot()
:catplot(kind="count")
。
3.1. 条形图:
seaborn
中的条形图具有统计功能,可以统计出比例,平均数,也可以按照你想要的统计函数来统计。
示例代码如下:
1. 统计平均数:
# 统计星期三到星期天的消费总额的平均数
sns.catplot(x="day",y="total_bill",data=tips,kind="bar")
2. 统计比例:
# 统计男女中获救的比例sns.catplot(data=titanic,kind="bar",x="sex",y="survived")
3. 自定义统计函数:
# 自定义统计函数,统计出每个性别下获救的人数sns.barplot(x="sex",y="survived",data=titanic,estimator=lambda values:sum(values))
3.2. 柱状图:
柱状图是专门用来统计某个单一变量出现数量的图形。示例代码如下:
sns.catplot(x="sex",data=titanic,kind="count")
也可以通过使用hue
参数来指定分组:
sns.catplot(x="day",kind="count",data=tips,hue="sex")
3.3. 点线图:
点线图可以非常方便的看到变量之间的趋势变化。示例代码如下:
sns.catplot(x="sex",y="survived",data=titanic,kind="point",hue="class")
效果图如下:
分布绘图
分布绘图分为单一变量分布,多变量分布,成对绘图。以下进行讲解。
单变量分布:
单一变量主要就是通过直方图来绘制。在seaborn
中直方图的绘制采用的是distplot
,其中dist
是distribution
的简写,不是histogram
的简写。
示例代码如下:
sns.set(color_codes=True)
titanic = sns.load_dataset("titanic")
titanic = titanic[~np.isnan(titanic['age'])]
sns.distplot(titanic['age'])
效果图如下:
有以下常用参数:
kde(核密度曲线)
:这个代表是否要显示kde
曲线,默认是显示的,如果显示kde
曲线,那么y
轴表示的就是概率,而不是数量。也可以设置为False
关掉。
示例代码如下:
sns.distplot(titanic['age'],kde=False)
bins
:代表这个直方图显示的数量。也可以通过自己设置。
示例代码如下:
sns.distplot(titanic['age'],bins=30)
rug
:代表是否需要显示底部的胡须下线,下面的胡须线越密集的地方,说明数据量越多。
示例代码如下:
sns.distplot(titanic['age'],rug=True)
二变量分布:
多变量分布图可以看出两个变量之间的分布关系。一般都是采用多个图进行表示。
多变量分布图采用的函数是jointplot
。
散点图:
示例代码如下:
tips = sns.load_dataset("tips")
g = sns.jointplot(x="total_bill", y="tip", data=tips)
效果图如下:
通过设置kind='reg'
可以设置回归绘图和核密度曲线。
示例代码如下:
g = sns.jointplot(x="total_bill", y="tip", data=tips,kind="reg")
效果图如下:
六边形图:
对于一些数据量特别大的数据,用散点图不太利于观察,比如查看奥运会中国运动员的身高和体重分布情况,如果用散点图将会是以下的效果:
athletes = pd.read_csv("athlete_events.csv")
china_athletes = athletes[athletes['NOC']=='CHN']
sns.jointplot(x="Height",y="Weight",data=china_athletes)
针对这种数据量比较大的情况,可以采用六边形图来绘制,也就是将之前的散点变成六边形,六边形有一个区间大小,之前这些点落在这个六边形中越多颜色越深。
示例代码如下:
sns.jointplot(x="Height",y="Weight",data=china_athletes,kind="hex")
默认情况,在x
轴的区间内,可以展示100个六边形,所以默认情况下六边形的尺寸会比较小,如果想要展示得更大一点,那么可以设置减少六边形的个数,通过gridsize
设置。
示例代码如下:
sns.jointplot(x="Height",y="Weight",data=china_athletes,kind="hex",gridsize=20)
更多请参考:
jointplot其他常用参数:
x,y,data
:绘制图的数据。kind
:scatter
、reg
、resid
、kde
、hex
。color
:绘制元素的颜色。height
:图的大小,图会是一个正方形。ratio
:主图和副图的比例,只能为一个整形。space
:主图和副图的间距。dropna
:是否需要删除x
或者y
值中出现了NAN
的值。marginal_kws
:副图的一些属性,比如设置bins
、rug
等。
成对绘图(pairplot):
pairplot
可以把某个数据集中某几个字段之间的关系图一次性绘制出来。比如iris
鸢尾花数据,我们想要看到petal_width
、petal_height
、sepal_width
以及sepal_height
之间的关系,那么我们就可以通过pairplot
来绘制。
示例代码如下:
sns.pairplot(iris,vars=['sepal_length',"sepal_width",'petal_length','petal_width'])
效果图如下:
默认情况下,对角线的图(x和y轴的列相同)是直方图,其他地方的图是散点图,如果想要修改这两种图,可以通过diag_kind
和kind
来实现。
其中这两个参数可取的值为:
diag_kind
:auto
,hist
,kde
。kind
:scatter
,reg
。
示例代码如下:
sns.pairplot(iris,vars=['sepal_length',"sepal_width",'petal_length','petal_width'],diag_kind="kde",kind="reg")
线性回归绘图
线性回归图可以帮助我们看到数据的关系趋势。在seaborn
中可以通过regplot
和lmplot
两个函数来实现。regplot
的x
和y
可以为Numpy数组
、Series
等变量。而lmplot
的x
和y
则必须为字符串,并且data
的值不能为空:
regplot(x,y,data=None)
。lmplot(x,y,data)
。
示例代码如下:
sns.lmplot(x="total_bill",y="tip",data=tips)
也可以通过regplot
来实现。示例代码如下:
sns.regplot(x=tips["total_bill"],y=tips["tip"])
更多请参考文档:https://seaborn.pydata.org/tutorial/regression.html
FacetGrid结构图
之前我们在绘图的时候,学了relplot
、catplot
、lmplot
等,这些函数可以通过col
、row
等在一个Figure
中绘制多个图。这些函数之所以有这些功能,是因为他们的底层使用了FacetGrid
来组装这些图形。今天我们就来学习FacetGrid
的使用。
普通的Axes绘图:
在学习FacetGrid
绘图之前,先来了解一下,实际上seaborn
的绘图函数中也有大量的直接使用Axes
进行绘图的,凡是函数名中已经明确显示了这个图的类型,这种图都是使用Axes
绘图的。
比如sns.scatterplot
、sns.lineplot
、sns.barplot
等。Axes
绘图可以直接使用之前matplotlib
的一些方式设置图的元素。
示例代码如下:
fig,[ax1,ax2] = plt.subplots(2,1,figsize=(10,10))
sns.scatterplot(x="total_bill",y="tip",data=tips,ax=ax1)
sns.barplot(x="day",y="total_bill",data=tips,ax=ax2)
FacetGrid基本使用:
先创建一个FacetGrid
对象,然后再调用这个对象的map
方法。其中map
方法的第一个参数是一个函数,后续map
将调用这个函数来绘制图形。后面的参数就是传给这个函数的参数。
示例代码如下:
tips = sns.load_dataset("tips")
g = sns.FacetGrid(tips)
g.map(plt.scatter,"total_bill","tip")
效果图如下:
其中第一个参数是可以绘制Axes
图,并且可以接收color
参数的函数。可以取的值如下:
参数 | 描述 |
对应使用了FacetGrid 函数
|
---|---|---|
plt.plot /sns.lineplot
|
绘制折线图 |
sns.relplot(kind="line")
|
plt.hexbin
|
绘制六边形图形 |
sns.jointplot(kind="hex")
|
plt.hist
|
绘制直方图 |
sns.distplot
|
plt.scatter /sns.scatterplot
|
绘制散点图 |
sns.relplot(kind="scatter")
|
sns.stripplot
|
绘制分类散点图 |
sns.catplot(kind="strip")
|
sns.swarmplot
|
绘制散开来的分类散点图 |
sns.catplot(kind="swarm")
|
sns.boxplot
|
绘制箱线图 |
sns.catplot(kind="box")
|
sns.violinplot
|
绘制小提琴图 |
sns.catplot(kind="violin")
|
sns.pointplot
|
绘制点线图 |
sns.catplot(kind="point")
|
sns.barplot
|
绘制条形图 |
sns.catplot(kind="bar")
|
sns.countplot
|
绘制数量柱状图 |
sns.catplot(kind="count")
|
sns.regplot
|
绘制带有回归线的散点图 |
sns.lmplot
|
绘制多个图形:
FacetGrid
可以通过col
和row
参数,来在一个Figure
上绘制多个图形,其中col
和row
都是数据集中的某个列的名字。只要指定这个名字,那么就会自动的按照指定列的值的个数绘制指定个数的图形。
示例代码如下:
g = sns.FacetGrid(tips,col="day",col_wrap=2)
g.map(sns.regplot,"total_bill","tip")
效果图如下:
添加颜色观察字段:
可以通过添加hue
参数来控制每个图中元素的颜色来观察其他的字段。
示例代码如下:
g = sns.FacetGrid(tips,col="day",hue="time")
g.map(sns.regplot,"total_bill","tip")
也可以通过hue_kws
参数来添加hue
散点的属性,比如设置散点的样式等。
设置每个图形的尺寸:
使用FacetGrid
绘制出图形后,有时候我们想设置每个图形的尺寸或者是宽高比,那么我们可以通过在FacetGrid
中设置height
和aspect
来实现,其中height
表示的是每个图形的尺寸(默认是宽高一致),aspect
表示的是宽度/高度
的比例。
示例代码如下:
g = sns.FacetGrid(tips,col="day",row="time",height=10,aspect=2)
g.map(sns.regplot,"total_bill","tip")
效果图如下:
设置图例:
默认情况下,不会添加图例,我们可以通过g.add_legend()
来添加图例。
示例代码如下:
g = sns.FacetGrid(tips,col="day",hue="time")
g.map(sns.regplot,"total_bill","tip")
g.add_legend()
另外还可以:
- 通过
title
来控制图例的标题。 - 通过
label_order
来控制图例元素的顺序。
示例代码如下:
sns.set(rc={"font.sans-serif":"simhei"})
g3 = sns.FacetGrid(tips,col="day",hue="time")
g3.map(plt.scatter,"total_bill","tip")
new_labels = ['午餐','晚餐']
g3.add_legend(title="时间")
for t,l in zip(g3._legend.texts,new_labels):t.set_text(l)
设置标题:
设置标题可以通过g.set_titles(template=None,row_template=None,col_template=None)
来实现,这三个参数分别代表的意义如下:
template
:给图设置标题,其中有{row_var}:绘制每行图像的名称
,{row_name}:绘制每行图像的值
,{col_var}:绘制每列图像的名称
,{col_name}:绘制每列图像的值
这几个参数可以使用。col_template
:给图像设置列的标题。其中有{col_var}
以及{col_name}
可以使用。row_template
:给图像设置行的标题。其中有{row_var}
以及{row_name}
可以使用。
示例代码如下:
g = sns.FacetGrid(tips,col="day",row="time")
g.map(sns.regplot,"total_bill","tip")
g.set_titles(template="时间{row_name}/星期{col_name}")
设置坐标轴:
g.set_axis_labels(x_var,y_var)
:一次性设置x
和y
的坐标的标题。g.set_xlabels(label)
:设置x
轴的标题。g.set_ylabels(label)
:设置y
轴的标题。g.set(xticks,yticks)
:设置x
和y
轴的刻度。g.set_xticklabels(labels)
:设置x
轴的刻度文字。g.set_yticklabels(labels)
:设置y
轴的刻度文字。
示例代码如下:
g.set(xticks=range(0,60,10),xticklabels=['$0','$10','$20','$30','$40','$50'])
效果图如下:
g.set
方法:
g.set
方法可以对FacetGrid
下的每个子图Axes
设置属性。其中可以设置的参数完全是根据Axes
的属性来的。比如可以设置每个Axes
的facecolor
等。
关于Axes
有哪些属性,请参考matplotlib.Axes
的官方文档:https://matplotlib.org/api/axes_api.html?highlight=axes#matplotlib.axes.Axes
。
g.fig
:
通过g.fig
,可以获取到当前的Figure
对象。然后通过Figure
对象再可以设置其他的属性,比如dip
等。
样式风格设置
用seaborn
绘图,比直接使用matplotlib
绘图更加的美观。原因就是因为seaborn
中已经将一些属性的样式进行了调整。我们可以直接使用,也可以修改他的样式。
自带的样式:
seaborn
中自带了5种样式。分别是:
white
:纯白色的。sns.set_style("white")axes = sns.scatterplot(x="total_bill",y="tip",data=tips)
whitegrid
:带有网格的白色的。sns.set_style("whitegrid")axes = sns.scatterplot(x="total_bill",y="tip",data=tips)
dark
:灰色的。sns.set_style("dark")axes = sns.scatterplot(x="total_bill",y="tip",data=tips)
darkgrid
:带有网格的灰色的(网格线是白色的)。sns.set_style("darkgrid")axes = sns.scatterplot(x="total_bill",y="tip",data=tips)
ticks
:白色的,并且在轴上带有刻度条的。sns.set_style("ticks")axes = sns.scatterplot(x="total_bill",y="tip",data=tips)
风格设置函数:
在seaborn
中,可以通过三个函数来设置样式。分别是sns.set_style
、sns.axes_style
以及sns.set
方法。
以下对着三种方法进行讲解。
1. sns.axes_style
:
sns.axes_style(style=None,rc=None)
。
这个函数调用的时候如果不传递任何参数,那么将会返回可以设置的所有属性。有时候我们不知道什么属性可以设置,那么可以打印下这个函数的返回值:
sns.axes_style()
输入如下:
{'axes.facecolor': 'white','axes.edgecolor': 'black','axes.grid': False,'axes.axisbelow': 'line','axes.labelcolor': 'black','figure.facecolor': (1, 1, 1, 0),'grid.color': '#b0b0b0','grid.linestyle': '-','text.color': 'black','xtick.color': 'black','ytick.color': 'black','xtick.direction': 'out','ytick.direction': 'out','lines.solid_capstyle': 'projecting','patch.edgecolor': 'black','image.cmap': 'viridis','font.family': ['sans-serif'],'font.sans-serif': ['DejaVu Sans','Bitstream Vera Sans','Computer Modern Sans Serif','Lucida Grande','Verdana','Geneva','Lucid','Arial','Helvetica','Avant Garde','sans-serif'],'patch.force_edgecolor': False,'xtick.bottom': True,'xtick.top': False,'ytick.left': True,'ytick.right': False,'axes.spines.left': True,'axes.spines.bottom': True,'axes.spines.right': True,'axes.spines.top': True}
这个函数也可以用来设置样式,但是只能通过with
语句调用。
示例代码如下:
with sns.axes_style("dark",{"ytick.left":True}):sns.scatterplot(x="total_bill",y="tip",data=tips)
2. sns.set_style()
:
sns.set_style(style=None,rc=None)
。
这个函数跟sns.axes_style
一样,也是用来设置绘图风格。但是这个函数的风格设置,不是临时的,而是一旦设置了,那么下面的所有绘图都是用这个风格。
示例代码如下:
sns.set_style("darkgrid")
sns.scatterplot(x="total_bill",y="tip",data=tips)
3. sns.set
:
sns.set(context='notebook', style='darkgrid', palette='deep', font='sans-serif', font_scale=1, color_codes=True, rc=None)
。
set
方法也是用来设置样式的,他的功能更加强大。除了style
以外,还可以设置调色板,字体,字体大小,颜色等,也可以设置其他的matplotlib.rcParams
可以接收的参数。
示例代码如下:
sns.set(rc={"lines.linewidth":4})
fmri = sns.load_dataset("fmri")
sns.lineplot(x="timepoint",y="signal",data=fmri)
效果图如下:
调色盘设置
seaborn
可以非常迅速的做出优美的图形,其中就应该得力于他的调色盘机制。seaborn
根据应用场景提供了三种不同类型的调色盘:定性的
、连续的
、发散的
。
定性调色盘:
定性调色盘。一般在数据不连续,比较离散,想体现分类的情况下使用。在seaborn
中,使用sns.color_palette
来创建调色盘。
1. 默认调色盘:
在seaborn
中,默认情况下就设置了一些颜色供绘图使用。使用sns.color_palette
即可获取。并且我们可以通过sns.palplot
来绘制调色盘。
示例代码如下:
current_palette = sns.color_palette()
sns.palplot(current_palette)
效果图如下:
默认的调色盘有10种颜色。这些颜色都有6种风格。分别是:deep
,muted
,pastel
, bright
,dark
,colorblind
。这几种风格的颜色不变,主要调整的是亮度和饱和度。
current_palette = sns.color_palette("dark")
sns.palplot(current_palette)
2. hls圆形颜色系统:
hls
圆形颜色系统是颜色按照顺序,经过偏移,无缝形成一个圆形。我们在使用这个调色盘的时候,可以指定需要使用多少种颜色。
示例代码如下:
# 使用hls圆形颜色系统,取20个颜色
sns.palplot(sns.color_palette("hls",20))
也可以使用另外一个函数sns.hls_palette(n_colors=6, h=0.01, l=0.6, s=0.65)
来实现。这个函数可以传递更多的参数。比如我们可以通过更改hue
来更改开始的颜色,通过更改l
来调整亮度,通过更改s
来调整饱和度。
示例代码如下:
sns.palplot(sns.hls_palette(10,h=0.4,l=0.4,s=0.5))
另外也可以通过sns.husl_palette
来实现色系的调整,这个方法比sns.hls_palette
亮度和饱和度更加的均匀。
sns.palplot(sns.husl_palette(10))
3. 分类颜色:
分类颜色是seaborn
已经提前给你定义了一些颜色,使用这些颜色在做分类分组的时候可以按照自己的需求选择。
示例代码如下:
sns.palplot(sns.color_palette("Paired"))
关于分类的颜色选择,可以通过sns.choose_colorbrewer_palette("qualitative")
来查看。这个方法只能用在jupyter notebook
中。可以选择不同的样式,然后还可以调节饱和度等。
效果图如下:
4. 用xkcd颜色:
xkcd
是一个漫画名称或者是工作室。xkcd
开展了一项众包活动,为随机的RGB
颜色命名。这产生了一组954
种命名颜色。我们可以从sns.xkcd_palette
里面提取颜色。提取到后,如果想要用在palette
参数中,那么还需要放到sns.xkcd_palette
中。所有的xkcd
颜色的名称可以参考官网:https://xkcd.com/color/rgb/
。
示例代码如下:
# 获取名字为blue green的颜色
print(sns.xkcd_rgb["blue green"])
# 用xkcd的颜色名称构建一个palette对象
colors = ["windows blue", "amber", "greyish", "faded green", "dusty purple"]
sns.palplot(sns.xkcd_palette(colors))
连续的颜色盘:
有时候我们绘图的时候,想要使用一个同种色系,但是不同深浅,这时候就可以使用连续的颜色盘。
示例代码如下:
sns.palplot(sns.color_palette("Blues"))
默认颜色是从浅入深,如果想要从深变浅,那么可以在色系后加一个_r
。
示例代码如下:
sns.palplot(sns.color_palette("Blues_r"))
我们也可以通过sns.choose_colorbrewer_palette("sequential")
查看有哪些色系可供选择。
效果图如下:
离散的色盘:
离散的色盘,是两边的颜色逐渐加深,中间的颜色最淡。或者是中间的颜色最深,两边的颜色最淡。一般离散的色盘可以用于比如温度,零度以上可以用红色表示,零度以下用蓝色表示。越红的地方,表示温度越高,越蓝的地方,表示温度越低。
示例代码如下:
values = [12,15,17,18,-5,-10]with sns.color_palette("RdBu_r"): sns.barplot([1,2,3,4,5,6],sorted(values))
也可以通过sns.choose_colorbrewer_palette("diverging")
查看离散的色盘有哪些可以选择。
还可以通过sns.diverging_palette(h_neg, h_pos, s=75, l=50, sep=10, n=6, center='light', as_cmap=False)
来自定义离散色盘。在这里不再做过多讲解。
官方文档:
https://seaborn.pydata.org/tutorial/color_palettes.html
。
Seaborn实例
1. 有一组温度数据,按照时间和温度绘制折线图
bj_temps = [29,27,23,22]
bj_hours = ["20时","23时","2时","5时"]
plt.figure(figsize=(5,2))
axes = sns.lineplot(range(0,4),bj_temps,marker="o")
axes.set_xticks(range(0,4))
axes.set_xticklabels(bj_hours)
效果图如下:
2. 有以下国家数据,根据时间绘制条形图
legals = pd.read_csv("../法人人数年度数据.csv",encoding='GB18030')
temp_legals = legals[1:11]# 清理数据
new_legals = pd.DataFrame()
for index in temp_legals.index:row_values = temp_legals.loc[index]for x in range(2009,2018):year = "%d年"%xseries = pd.Series({"指标":row_values['指标'],'年份':year,"数量":row_values[year]})new_legals = pd.concat([new_legals,series.to_frame().T])
new_legals.reset_index(drop=True,inplace=True)# 开始绘图
plt.figure(figsize=(20,5))
sns.barplot(x="年份",y="数量",hue="指标",data=new_legals)
plt.legend(ncol=4)
3. 有链家网的数据,请按照以下要求实现绘图
x
轴是Region(行政区)
,y
轴是每个区的平均每平米的单价,绘制条形图。x
轴是Region(行政区)
,y
轴是每平米的单价,绘制箱线图。x
轴是Region
,y
轴是每平米的单价,绘制swarm
图。以上三个图需要绘制在一个figure
上。lianjia = pd.read_csv("../lianjia.csv",encoding='utf-8') lianjia['UnitPrice'] = lianjia['Price']/lianjia['Size'] house_mean = lianjia.groupby('Region')['UnitPrice'].mean().sort_values(ascending=False).to_frame().reset_index()fig,axes_arr = plt.subplots(3,1,figsize=(20,15)) sns.barplot(x="Region",y="UnitPrice",data=house_mean,ax=axes_arr[0]) sns.boxplot(x="Region",y="UnitPrice",data=lianjia,ax=axes_arr[1]) sns.swarmplot(x="Region",y="UnitPrice",data=lianjia,ax=axes_arr[2])
使用
FacetGrid
绘制尺寸与单价的关系,并且区分有无电梯。fg = sns.FacetGrid(lianjia,col="Elevator",height=6,aspect=2) fg.map(sns.regplot,"Size","UnitPrice") fg.add_legend()
加油!
感谢!
努力!
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