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import seaborn as snssns.get_dataset_names()
import seaborn as sns# 导出鸢尾花数据集data = sns.load_dataset('iris')data.head()
1、散点图
函数sns.scatterplot
import seaborn as snssns.set()import matplotlib.pyplot as plt%matplotlib inline# 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
import seaborn as snssns.set()import matplotlib.pyplot as plt%matplotlib inline# 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
import seaborn as snssns.set()import matplotlib.pyplot as plt%matplotlib inlinefmri = sns.load_dataset("fmri")ax = sns.lineplot(x="timepoint", y="signal", data=fmri)plt.show()
4、箱线图
函数seaborn.boxplot
import seaborn as snssns.set()import matplotlib.pyplot as plt%matplotlib inlinetips = sns.load_dataset("tips")ax = sns.boxplot(x="day", y="total_bill", data=tips)plt.show()
5、直方图
函数seaborn.distplot
import seaborn as snsimport numpy as npsns.set()import matplotlib.pyplot as plt%matplotlib inlinenp.random.seed(0)x = np.random.randn(1000)ax = sns.distplot(x)plt.show()
6、热力图
函数seaborn.heatmap
import numpy as npnp.random.seed(0)import seaborn as sns sns.set()import matplotlib.pyplot as plt%matplotlib inlineuniform_data = np.random.rand(10, 12)ax = sns.heatmap(uniform_data)plt.show()
7、散点图矩阵
函数sns.pairplot
import seaborn as snssns.set()import matplotlib.pyplot as plt%matplotlib inlineiris = sns.load_dataset("iris")ax = sns.pairplot(iris)plt.show()
8、分类散点图
函数seaborn.catplot
import seaborn as snssns.set()import matplotlib.pyplot as plt%matplotlib inlineexercise = 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
import seaborn as snssns.set()import matplotlib.pyplot as plt%matplotlib inlinetitanic = 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
import seaborn as snssns.set()import matplotlib.pyplot as plt%matplotlib inlinetips = sns.load_dataset("tips")ax = sns.lmplot(x="total_bill", y="tip", data=tips)plt.show()
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