Python3,区区5行代码,制作期待的图表,这技能值得拥有(二)。

1、引言

小屌丝:鱼哥,这次按脚还不错?
小鱼:你说呢~
小屌丝:那seabornde还记得?
小鱼:昂, 有印象
小屌丝:那咱开始整?
小鱼:这个… 行吧
小屌丝:好勒。
在这里插入图片描述

2、seaborn介绍

2.1 定义

上一章我们说到 matplotlib,这次来聊一聊seaborn,

seaborn则是基于matplotlib的一个高级数据可视化库,它提供了更高级的接口,使得绘制统计图形变得更加简单。

2.2 常用功能

Seaborn 生成图表的一些常用方法:

  • 绘制单变量分布图:seaborn.distplot()
  • 绘制双变量关系图:seaborn.jointplot()
  • 绘制多变量关系图:seaborn.pairplot()
  • 绘制条形图:seaborn.barplot()
  • 绘制计数图:seaborn.countplot()
  • 绘制箱线图:seaborn.boxplot()
  • 绘制小提琴图:seaborn.violinplot()
  • 绘制热力图:seaborn.heatmap()
  • 绘制线图:seaborn.lineplot()
  • 绘制散点图:seaborn.scatterplot()

2.3 示例

2.3.1 安装

由于第三方库,需要安装,
我们还是老规矩,pip安装

pip install seaborn

其它安装方式,直接看这两篇:

Python3,选择Python自动安装第三方库,从此跟pip说拜拜!!
Python3:我低调的只用一行代码,就导入Python所有库!

2.3.2 代码示例-柱状图

# -*- coding:utf-8 -*-
# @Time   : 2023-10-25
# @Author : Carl_DJ

'''
实现功能:
    柱状图
'''

import seaborn
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建数据
months = ['Jan', 'Feb', 'Mar', 'Apr', 'May', 'Jun']
sales = [100, 200, 150, 400, 300, 350]

# 创建图形
plt.xlabel('Year')
plt.ylabel('Sales')
plt.title('Test Demo seaborn Barplot')

# 使用seaborn配置柱状图的X轴和Y轴
seaborn.barplot(x=months,y=sales)
# 显示图形  
plt.show()

运行结果

在这里插入图片描述

2.3.3 代码示例-散点图

# -*- coding:utf-8 -*-
# @Time   : 2023-10-25
# @Author : Carl_DJ

'''
实现功能:
    柱状图
'''

import seaborn
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建数据
months = ['Jan', 'Feb', 'Mar', 'Apr', 'May', 'Jun']
sales = [100, 200, 150, 400, 300, 350]

# 创建图形
plt.xlabel('Year')
plt.ylabel('Sales')
plt.title('Test Demo seaborn Scatterplot')

# 使用seaborn配置散点图的X轴和Y轴
seaborn.scatterplot(x=months,y=sales)  
# 显示图形  
plt.show()

运行结果
在这里插入图片描述

2.3.4 代码示例-直方图

# -*- coding:utf-8 -*-
# @Time   : 2023-10-25
# @Author : Carl_DJ

'''
实现功能:
    直方图
'''

import seaborn
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建数据
months = ['Jan', 'Feb', 'Mar', 'Apr', 'May', 'Jun']
sales = [100, 200, 150, 400, 300, 350]

# 创建图形
plt.xlabel('Year')
plt.ylabel('Sales')
plt.title('Test Demo seaborn Histplot')

# 使用seaborn配置直方图的X轴和Y轴
seaborn.histplot(x=months,y=sales,kde=True)  
# 显示图形  
plt.show()

运行结果
在这里插入图片描述

3、总结

看到这里,今天的分享就差不多该结束了。
今天主要分享的是seaborn与matplotlib结合使用,生成图表的实例。

当然,如果只想使用matplotlib库,那直接看这篇就好了。

当然,如果想学习seaborn 与matplotilib结合使用,那就看这篇:

最后, 小鱼在唠叨一句, 制作图表,在日常工作中很常用,所以至少学会一个哦。

我是小鱼

  • CSDN 博客专家
  • 阿里云 专家博主
  • 51CTO博客专家
  • 51认证讲师等
  • 认证金牌面试官
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  • 多个国内主流技术社区的认证专家博主
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