python数据分析怎么画_Python数据分析基础（九）使用Seaborn绘制图像

Seaborn是基于matplotlib的Python可视化库。它提供了一个高级界面来绘制有吸引力的统计图形。可以使得数据可视化更加的方便，美观。关于Seaborn的学习，推荐去官网，里边有详细的教程和示例。

所以说seabon是用来配合matplotlib使用的。

下面直接举例:

#鸢尾花数据 flower.py

from sklearn.datasets import load_iris

import numpy as np

from pandas import DataFrame as df

def getData():

iris = load_iris()

# print(iris)

# print(iris.data) #150行的数据

# print(iris.data.shape)

#转为df

df1 = df(iris.data,columns=["sepalLength","sepalWidth","petalLength","petalWidth"]) #iris.data的行会作为df1的行

df1['target'] = iris.target #鸢尾花分类

return df1

if __name__ == "__main__":

print(getData().head())

# sepalLength sepalWidth petalLength petalWidth target

# 0 5.1 3.5 1.4 0.2 0

# 1 4.9 3.0 1.4 0.2 0

# 2 4.7 3.2 1.3 0.2 0

# 3 4.6 3.1 1.5 0.2 0

# 4 5.0 3.6 1.4 0.2 0

这里使用sklearn库中的数据,之后的每一个例子都会获取getData()中的数据

直方图和密度函数

from flower import getData

import numpy as np

import pandas as pd

from scipy import stats,integrate

import seaborn as sns

import matplotlib.pyplot as plt

df1 = getData()

sns.set(color_codes=True)

#distplot默认画出数据的直方图和核密度估计

sns.distplot(df1['petalLength'],bins=15)

plt.show()

直方图和密度函数

from flower import getData

import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt

import seaborn as sns

df1 = getData()

#散点图+直方图

sns.jointplot

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