详细介绍可以看seaborn官方API和example galler。
1 set_style( ) set( )
set_style( )是用来设置主题的，Seaborn有五个预设好的主题： darkgrid , whitegrid , dark , white ,和 ticks 默认：darkgrid
importmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnssns.set_style("whitegrid")plt.plot(np.arange(10))plt.show()
set( )通过设置参数可以用来设置背景，调色板等，更加常用。
importseabornassnsimportmatplotlib.pyplotaspltsns.set(style="white",palette="muted",color_codes=True)#set()设置主题，调色板更常用plt.plot(np.arange(10))plt.show()
2 distplot( ) kdeplot( )
distplot( )为hist加强版，kdeplot( )为密度曲线图
importmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsdf_iris=pd.read_csv('../input/iris.csv')fig,axes=plt.subplots(1,2)sns.distplot(df_iris['petallength'],ax=axes[0],kde=True,rug=True)#kde密度曲线rug边际毛毯sns.kdeplot(df_iris['petallength'],ax=axes[1],shade=True)#shade阴影plt.show()
importnumpyasnpimportseabornassnsimportmatplotlib.pyplotaspltsns.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)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()
3 箱型图boxplot( )
importmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsdf_iris=pd.read_csv('../input/iris.csv')sns.boxplot(x=df_iris['class'],y=df_iris['sepalwidth'])plt.show()plt.rc('font',family='SimHei',size=13)#fliersize=1将异常点虚化，showmeans=True显示平均值，order表示按x轴显示进行排序sns.boxplot(x='is_overdue',y='gjj_loan_balance',hue='education',hue_order=['HighSchool','Colege','University','Master','other'],data=df,showmeans=True,fliersize=1,order=['0','1-15','15-30','30-45','45+'])plt.legend(loc='upper right')#图示靠右显示plt.show
4 联合分布jointplot( )
tips=pd.read_csv('../input/tips.csv')#右上角显示相关系数sns.jointplot("total_bill","tip",tips)plt.show()tips=pd.read_csv('../input/tips.csv')sns.jointplot("total_bill","tip",tips,kind='reg')plt.show()
5 热点图heatmap( )
internal_chars = ['full_sq', 'life_sq', 'floor', 'max_floor', 'build_year', 'num_room', 'kitch_sq', 'state', 'price_doc']
corrmat = train[internal_chars].corr()
f, ax = plt.subplots(figsize=(10, 7))
plt.xticks(rotation='90')
sns.heatmap(corrmat, square=True, linewidths=.5, annot=True)
plt.show()
6 散点图scatter( )
f, ax = plt.subplots(figsize=(10, 7))
plt.scatter(x=train['full_sq'], y=train['price_doc'], c='r')
plt.xlim(0,500)
plt.show()
7.pointplot画出变量间的关系
grouped_df = train_df.groupby('floor')['price_doc'].aggregate(np.median).reset_index()
plt.figure(figsize=(12,8))
sns.pointplot(grouped_df.floor.values, grouped_df.price_doc.values, alpha=0.8, color=color[2])
plt.ylabel('Median Price', fontsize=12)
plt.xlabel('Floor number', fontsize=12)
plt.xticks(rotation='vertical') plt.show()
8pairplot( )
importseabornassnsimportmatplotlib.pyplotaspltiris=pd.read_csv('../input/iris.csv')sns.pairplot(iris,vars=["sepalwidth","sepallength"],hue='class',palette="husl")plt.show()9 FacetGrid( )
facetGrid可以根据类别特征各种不同组合进行显示，下面就是根据婚姻与学历情况进行分成了10组，横（row）的表示按婚姻分类显示，竖（col）的表示按学历分类显示
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()
10 barplot( )
f, ax=plt.subplots(figsize=(12,20))
#orient='h'表示是水平展示的，alpha表示颜色的深浅程度
sns.barplot(y=group_df.sub_area.values, x=group_df.price_doc.values,orient='h', alpha=0.8, color='red')
#设置y轴、X轴的坐标名字与字体大小
plt.ylabel('price_doc', fontsize=16)
plt.xlabel('sub_area', fontsize=16)
#设置X轴的各列下标字体是水平的
plt.xticks(rotation='horizontal')
#设置Y轴下标的字体大小
plt.yticks(fontsize=15)
plt.show()
注：如果orient='v'表示成竖直显示的话，一定要记得y=group_df.sub_area.values, x=group_df.price_doc.values调换一下坐标轴，否则报错
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('频数', fontsize=16)
plt.xticks(rotation='horizontal')
plt.yticks(fontsize=15)
plt.show()
11.bar图
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','团购\n优惠券','在线视频']
width = 0.5
idx = np.arange(len(x))
plt.bar(idx, men, width, color='red', label='男性用户')
plt.bar(idx, women, width, bottom=men, color='yellow', label='女性用户') #这一块可是设置bottom,top，如果是水平放置的，可以设置right或者left。
plt.xlabel('应用类别')
plt.ylabel('男女分布')
plt.xticks(idx+width/2, x, rotation=40)
#bar图上显示数字
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()
12、双Y轴绘图
本例主要用dataframe的两个列进行双Y轴画图
eng_name,chn_name,GDP,rate
a, 中国,100,0.6
b,美国,180,0.3
c,日本,80,0.2
d,瑞典,65,0.15
f,荷兰,56,0.23
#读取的时候，讲索引列变为chn_name,这样画图时候X轴自动为索引df=pd.read_csv('b.csv',index_col='chn_name')df.index.name='国家'#这样x轴的label就变成‘国家了’。plt.rc('font', family='SimHei', size=13)plt.figure() df['GDP'].plot(kind='bar') plt.ylabel('GDP') plt.title('国家发展情况对比') p = df['rate'] p.plot(color='black',secondary_y=True,style='--o',linewidth=2) #style--表示虚线，-表示实线plt.ylabel('增长速度')
x=[0,1,2,3,4]#因为x轴是汉字，所以默认对应的数值是从0开始的
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.educationplt.figure() df_education.fre.plot(kind='bar') plt.ylabel('人数')plt.xlabel('学历') plt.title('学历分布情况')plt.show()
13、画饼状图
import numpy as np import matplotlib.mlab as mlab import matplotlib.pyplot as plt#根据value_counts（）结果画饼图
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%%') #画饼图（数据，数据对应的标签，百分数保留两位小数点）
plt.title("手机运营商分布")
plt.show()
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