第七課 資料視覺化
第15節 類別資料視覺化 -
- 類別散布圖、類別內資料分布、類別內統計圖
import pandas as pd
import seaborn as sns
# 載入小費資料集
tips_data = sns.load_dataset(
'tips'
)tips_data.head(
)total_bill tip *** smoker day time size
016.99
1.01 female no sun dinner 2
110.34
1.66 male no sun dinner 3
221.01
3.50 male no sun dinner 3
323.68
3.31 male no sun dinner 2
424.59
3.61 female no sun dinner 4
類別散布圖
sns.stripplot(x=
'tip'
, y=
'day'
, data=tips_data)
>
sns.swarmplot(x=
'tip'
, y=
'day'
, data=tips_data, hue=
'***'
)>
類別內資料分布
# 盒子圖
sns.boxplot(x=
'day'
, y=
'tip'
, data=tips_data)
>
# 盒子圖
sns.boxplot(x=
'day'
, y=
'tip'
, data=tips_data, hue=
'***'
)>
# 小提琴圖
sns.violinplot(x=
'day'
, y=
'tip'
, data=tips_data)
>
# 小提琴圖
sns.violinplot(x=
'day'
, y=
'tip'
, data=tips_data, hue=
'***'
)>
類別內統計圖
# 柱狀圖
sns.barplot(x=
'day'
, y=
'tip'
, data=tips_data, hue=
'***'
)>
# 點圖
sns.pointplot(x=
'day'
, y=
'tip'
, data=tips_data, hue=
'***'
)>
Python資料視覺化 seaborn
seaborn其實是在matplotlib的基礎上進行了更高階的api封裝，從而使得作圖更加容易，在大多數情況下使用seaborn就能做出很具有吸引力的圖。這裡例項採用的資料集都是seaborn提供的幾個經典資料集，dataset檔案可見於github。set style 是用來設定主題的，seab...
python 資料視覺化 Seaborn
一 introduce seaborn是基於matplotlib的圖形視覺化python包，在matplotlib的基礎上進行了更高階的api封裝，從而使得作圖更加容易，在大多數情況下使用seaborn能做出很具有吸引力的圖，而使用matplotlib就能製作具有更多特色的圖。應該把seaborn視...
Python資料視覺化模組 Seaborn（一）
管理圖表的藝術 畫乙個吸引人注意的圖表相當重要。當你探索乙個資料集，需要畫圖表，圖表看起來令人愉悅是件很高興的事。在與你的觀眾交流觀點時，視覺化同樣重要，同時，也很有必要去讓圖表吸引注意力和印入腦海裡。matplotlib自動化程度非常高，但是，掌握如何設定系統以便獲得乙個吸引人的圖是相當困難的事。...