詳細介紹能夠看seaborn官方API和example galler。html
1 set_style( ) set( )python
set_style( )是用來設置主題的,Seaborn有五個預設好的主題: darkgrid , whitegrid , dark , white ,和 ticks 默認: darkgridapi
internal_chars = ['full_sq', 'life_sq', 'floor', 'max_floor', 'build_year', 'num_room', 'kitch_sq', 'state', 'price_doc']
corrmat = train[internal_chars].corr()dom
f, ax = plt.subplots(figsize=(10, 7))
plt.xticks(rotation='90')
sns.heatmap(corrmat, square=True, linewidths=.5, annot=True)
plt.show()字體
7.pointplot畫出變量間的關係ui
grouped_df = train_df.groupby('floor')['price_doc'].aggregate(np.median).reset_index()spa
plt.figure(figsize=(12,8)) .net
sns.pointplot(grouped_df.floor.values, grouped_df.price_doc.values, alpha=0.8, color=color[2])code
plt.ylabel('Median Price', fontsize=12) orm
plt.xlabel('Floor number', fontsize=12)
plt.xticks(rotation='vertical') plt.show()
facetGrid能夠根據類別特徵各類不一樣組合進行顯示,下面就是根據婚姻與學歷狀況進行分紅了10組,橫(row)的表示按婚姻分類顯示,豎(col)的表示按學歷分類顯示
grid=sns.FacetGrid(df,row='martial_status',col='education',palette='seismic',size=4) grid.map(plt.scatter,'gjj_loan_balance','max_overduer_days') grid.add_legend() plt.show()
f, ax=plt.subplots(figsize=(12,20))
#orient='h'表示是水平展現的,alpha表示顏色的深淺程度
sns.barplot(y=group_df.sub_area.values, x=group_df.price_doc.values,orient='h', alpha=0.8, color='red')
#設置y軸、X軸的座標名字與字體大小
plt.ylabel('price_doc', fontsize=16)
plt.xlabel('sub_area', fontsize=16)
#設置X軸的各列下標字體是水平的
plt.xticks(rotation='horizontal')
#設置Y軸下標的字體大小
plt.yticks(fontsize=15)
plt.show()
注:若是orient='v'表示成豎直顯示的話,必定要記得y=group_df.sub_area.values, x=group_df.price_doc.values調換一下座標軸,不然報錯
f, ax=plt.subplots(figsize=(12,20))
sns.barplot(y='area', x='fre',data=df_idcard_city,orient='h', color='red')
plt.ylabel('地域', fontsize=16)
plt.xlabel('頻數', fontsize=16)
plt.xticks(rotation='horizontal')
plt.yticks(fontsize=15)
plt.show()
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
plt.rc('font', family='SimHei', size=13)
num = np.array([13325, 9403, 9227, 8651])
ratio = np.array([0.75, 0.76, 0.72, 0.75])
men = num * ratio
women = num * (1-ratio)
x = ['聊天','支付','團購\n優惠券','在線視頻']
width = 0.5
idx = np.arange(len(x))
plt.bar(idx, men, width, color='red', label='男性用戶')
plt.bar(idx, women, width, bottom=men, color='yellow', label='女性用戶') #這一塊但是設置bottom,top,若是是水平放置的,能夠設置right或者left。
plt.xlabel('應用類別')
plt.ylabel('男女分佈')
plt.xticks(idx+width/2, x, rotation=40)
#bar圖上顯示數字
for a,b in zip(idx,men):
plt.text(a, b+0.05, '%.0f' % b, ha='center', va= 'bottom',fontsize=12)
for a,b,c in zip(idx,women,men):
plt.text(a, b+c+0.5, '%.0f' % b, ha='center', va= 'bottom',fontsize=12)
plt.legend()
plt.show()
十二、雙Y軸繪圖
本例主要用dataframe的兩個列進行雙Y軸畫圖
eng_name,chn_name,GDP,rate
a, 中國,100,0.6
b,美國,180,0.3
c,日本,80,0.2
d,瑞典,65,0.15
f,荷蘭,56,0.23
#讀取的時候,講索引列變爲chn_name,這樣畫圖時候X軸自動爲索引
df=pd.read_csv('b.csv',index_col='chn_name') df.index.name='國家'#這樣x軸的label就變成‘國家了’。
plt.rc('font', family='SimHei', size=13) plt.figure() df['GDP'].plot(kind='bar') plt.ylabel('GDP') plt.title('國家發展狀況對比') p = df['rate'] p.plot(color='black',secondary_y=True,style='--o',linewidth=2) #style--表示虛線,-表示實線 plt.ylabel('增加速度')
x=[0,1,2,3,4]#由於x軸是漢字,因此默認對應的數值是從0開始的
for a,b in zip(x,p):
plt.text(a+0.1, b+0.02, '%.2f' % b, ha='center', va= 'bottom',fontsize=12)
education=df.education.value_counts() df_education=pd.DataFrame({'education':education.index[1:],'fre':education.values[1:]}) df_education.index=df_education.education plt.figure() df_education.fre.plot(kind='bar') plt.ylabel('人數') plt.xlabel('學歷') plt.title('學歷分佈狀況') plt.show()
1三、畫餅狀圖
import numpy as np import matplotlib.mlab as mlab import matplotlib.pyplot as plt
#根據value_counts()結果畫餅圖
phone=df.phone_operator.value_counts()
df_phone=pd.DataFrame({'phone_operator':phone.index[1:],'fre':phone.values[1:]})
plt.rc('font', family='SimHei', size=13)
fig = plt.figure()
plt.pie(df_phone.fre,labels=df_phone.phone_operator,autopct='%1.2f%%') #畫餅圖(數據,數據對應的標籤,百分數保留兩位小數點)
plt.title("手機運營商分佈")
plt.show()
也能夠參考:http://seaborn.pydata.org/tutorial/distributions.html
知乎專欄關於seaborn的:https://zhuanlan.zhihu.com/p/27570774