文章来源于Python大数据分析，作者朱卫军
内置示例数据集
seaborn内置了十几个示例数据集，通过load_dataset函数可以调用。
其中包括常见的泰坦尼克、鸢尾花等经典数据集。
#查看数据集种类importseabornassnssns.get_dataset_names()
importseabornassns#导出鸢尾花数据集data=sns.load_dataset('iris')data.head()
1、散点图
函数sns.scatterplot
importseabornassnssns.set()importmatplotlib.pyplotasplt%matplotlibinline#小费数据集tips=sns.load_dataset('tips')ax=sns.scatterplot(x='total_bill',y='tip',data=tips)plt.show()
2、条形图
函数sns.barplot
显示数据平均值和置信区间
importseabornassnssns.set()importmatplotlib.pyplotasplt%matplotlibinline#小费数据集tips=sns.load_dataset("tips")ax=sns.barplot(x="day",y="total_bill",data=tips)plt.show()
3、线型图
函数sns.lineplot
绘制折线图和置信区间
importseabornassnssns.set()importmatplotlib.pyplotasplt%matplotlibinlinefmri=sns.load_dataset("fmri")ax=sns.lineplot(x="timepoint",y="signal",data=fmri)plt.show()
4、箱线图
函数seaborn.boxplot
importseabornassnssns.set()importmatplotlib.pyplotasplt%matplotlibinlinetips=sns.load_dataset("tips")ax=sns.boxplot(x="day",y="total_bill",data=tips)plt.show()
5、直方图
函数seaborn.distplot
importseabornassnsimportnumpyasnpsns.set()importmatplotlib.pyplotasplt%matplotlibinlinenp.random.seed(0)x=np.random.randn(1000)ax=sns.distplot(x)plt.show()
6、热力图
函数seaborn.heatmap
importnumpyasnpnp.random.seed(0)importseabornassnssns.set()importmatplotlib.pyplotasplt%matplotlibinlineuniform_data=np.random.rand(10,12)ax=sns.heatmap(uniform_data)plt.show()
7、散点图矩阵
函数sns.pairplot
importseabornassnssns.set()importmatplotlib.pyplotasplt%matplotlibinlineiris=sns.load_dataset("iris")ax=sns.pairplot(iris)plt.show()
8、分类散点图
函数seaborn.catplot
importseabornassnssns.set()importmatplotlib.pyplotasplt%matplotlibinlineexercise=sns.load_dataset("exercise")ax=sns.catplot(x="time",y="pulse",hue="kind",data=exercise)\plt.show()
9、计数条形图
函数seaborn.countplot
importseabornassnssns.set()importmatplotlib.pyplotasplt%matplotlibinlinetitanic=sns.load_dataset("titanic")ax=sns.countplot(x="class",data=titanic)plt.show()
10、回归图
函数seaborn.lmplot
绘制散点及回归图
importseabornassnssns.set()importmatplotlib.pyplotasplt%matplotlibinlinetips=sns.load_dataset("tips")ax=sns.lmplot(x="total_bill",y="tip",data=tips)plt.show()
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