ĐỂ BẮT ĐẦU
import seaborn as sns
%matplotlib inline
distplot[]
sns. distplot[tips['total_bill'], bins = 40]
âm mưu chung[]
sns. Jointplot[x='total_bill',y='tip',data=tips]
đồ thị cặp []
sns. ghép nối [mẹo]
tấm thảm []
sns. rugplot[tips['total_bill']]
barplot[]
sns. barplot[x='sex',y='total_bill',data=tips]
ô vuông []
sns. boxplot[x='day',y='total_bill',data = tips]
ô đếm[]
sns. Countplot[x='sex',data=tips]
vĩ cầm []
sns. violinplot[x="day", y="total_bill", data=tips]
thoát y[]
sns. stripplot[x="day", y="total_bill", data=tips]
âm mưu bầy đàn []
sns. swarmplot[x="day", y="total_bill", data=tips]
bản đồ nhiệt [] với các giá trị
sns. bản đồ nhiệt [mẹo. Corr[],annot=True]
bản đồ nhiệt[]
sns. bản đồ nhiệt [mẹo. sai[]]
bản đồ nhiệt [linecolor=', linewidth=x']
sns. bản đồ nhiệt[matrix,cmap='PuBu',linecolor='white',linewidths=1]
sơ đồ cụm[]
sns. sơ đồ cụm [ma trận, cmap = 'BuPu']
PairGrid[]
sns. PairGrid[df]
PairGrid[] với các tùy chọn
g = sns. PairGrid[df]
g. map_diag[plt. lịch sử]
g. map_upper[plt. phân tán]
g. map_lower[sns. kdeplot]
FacetGrid[]
g = sns. FacetGrid[data=tips, col='time', row='moker']
lmplot[]
sns. lmplot[x='total_bill',y='tip',data=tips]
lmplot[col='']
sns. lmplot[x='total_bill',y='tip',data=tips,col='sex']
lmplot[col='', hàng='']
sns. lmplot[x="total_bill", y="tip", row="sex", col="time",data=tips]
lmplot[col='', row='', hue='']
sns. lmplot[x='total_bill',y='tip',data=tips,col='day', row='time', hue='sex']
trăn hình ảnh sinh vật biển
Nó có vai trò tương tự như một hộp và đồ thị râu ria. Nó cho thấy sự phân bố dữ liệu định lượng qua nhiều cấp độ của một [hoặc nhiều] biến phân loại. Biểu đồ vĩ cầm có ước tính mật độ hạt nhân của phân phối cơ bản
một cốt truyện dải là gì?
Nó sẽ vẽ một biểu đồ phân tán trong đó một biến là phân loại. Nó cũng là một bổ sung tốt cho biểu đồ hình hộp hoặc violon trong trường hợp bạn muốn hiển thị tất cả các quan sát cùng với một số biểu diễn của phân phối cơ bản
một âm mưu bầy đàn là gì
Nó tương tự như stripplot[], nhưng các điểm được điều chỉnh [chỉ dọc theo trục phân loại] để chúng không trùng nhau. Điều này mang lại sự thể hiện tốt hơn về phân phối các giá trị, mặc dù nó không mở rộng theo số lượng lớn các quan sát
VỊ TRÍ MA TRẬN
sns. bản đồ nhiệt [df. sửa[]]*
sơ đồ bản đồ nhiệt
- chú thích = Đúng
thêm giá trị thực tế
- cmap=''
đặt bảng màu
- màu đường kẻ = ''
đặt đường viền
- băng thông đường truyền = x
đặt chiều rộng đường viền
sns. sơ đồ cụm [ma trận]
hệ thống cấp bậc. phân cụm
- cmap=''
đặt bảng màu
- tiêu chuẩn_scale = 1
chuẩn hóa dữ liệu
Biểu đồ bản đồ nhiệt cần một ma trận tương quan, hay tổng quát hơn, một ma trận. Bạn có thể sử dụng hàm pivot_table[index,columns,values] để chuyển đổi một khung dữ liệu