Py之seaborn：seaborn庫的簡介、安裝、使用方法之詳細(xì)攻略

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seaborn庫的簡介

seaborn庫的安裝

seaborn庫的使用方法

0、相關(guān)文章

1、案例應(yīng)用

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seaborn庫的簡介

? ? Seabn是一個在Python中制作有吸引力和豐富信息的統(tǒng)計圖形的庫。它構(gòu)建在MatPultLB的頂部，與PyDATA棧緊密集成，包括對SIMPY和BANDA數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的支持以及SISPY和STATSMODEL的統(tǒng)計例程。

? ? Seaborn 其實(shí)是在matplotlib的基礎(chǔ)上進(jìn)行了更高級的 API 封裝，從而使得作圖更加容易 在大多數(shù)情況下使用seaborn就能做出很具有吸引力的圖，而使用matplotlib就能制作具有更多特色的圖。應(yīng)該把Seaborn視為matplotlib的補(bǔ)充。Seabn是基于MatPultLB的Python可視化庫。它為繪制有吸引力的統(tǒng)計圖形提供了一個高級接口。

Official seaborn tutorial
Seaborn 官方介紹
seaborn: statistical data visualization

seaborn提供的一些特點(diǎn)是
在默認(rèn)MatMattLIB美學(xué)中改進(jìn)的幾個內(nèi)置主題：

• 1、選擇顏色調(diào)色板的工具來繪制數(shù)據(jù)中的模式
• 2、用于可視化單變量和二變量分布或用于在數(shù)據(jù)子集之間進(jìn)行比較的功能
• 3、擬合和可視化不同類型獨(dú)立變量和因變量的線性回歸模型的工具
• 4、可視化數(shù)據(jù)矩陣并使用聚類算法發(fā)現(xiàn)這些矩陣中的結(jié)構(gòu)的函數(shù)
• 5、一種靈活估計統(tǒng)計時間序列數(shù)據(jù)的函數(shù)及其估計的不確定性表示
• 6、構(gòu)造抽象網(wǎng)格的高級抽象，讓您輕松地構(gòu)建復(fù)雜的可視化

seaborn庫的安裝

pip install seaborn

seaborn庫的使用方法

0、相關(guān)文章

Py之matplotlib：matplotlib、seaborn兩種庫繪圖(封裝函數(shù))最強(qiáng)總結(jié)

1、案例應(yīng)用

import numpy as np import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt sns.set( palette="muted", color_codes=True) rs = np.random.RandomState(10) d = rs.normal(size=100) f, axes = plt.subplots(2, 2, figsize=(7, 7), sharex=True) plt.title('seaborn: statistical data visualization') sns.distplot(d, kde=False, color="b", ax=axes[0, 0]) sns.distplot(d, hist=False, rug=True, color="r", ax=axes[0, 1]) sns.distplot(d, hist=False, color="g", kde_kws={"shade": True}, ax=axes[1, 0]) sns.distplot(d, color="m", ax=axes[1, 1]) plt.show()

參考官網(wǎng)：
seaborn 0.8.1
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Python數(shù)據(jù)可視化-seaborn?
?

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的Py之seaborn：seaborn库的简介、安装、使用方法之详细攻略的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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