Seaborn-Datenvisualisierung (4)

Inhaltsverzeichnis

1. Zeichnen Sie ein Boxplot

2. Zeichnen Sie ein Geigendiagramm

3. Zeichnen Sie ein Diagramm mit mehreren Feldern

4. Zeichnen Sie eine Höhenlinienkarte

5. Zeichnen Sie eine Heatmap

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1. Zeichnen Sie ein Boxplot

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
# 加载示例数据（例如，使用seaborn自带的数据集）
tips = sns.load_dataset("tips")

# 使用boxplot绘制箱线图
sns.boxplot(x='day', y='total_bill', data=tips)

# 展示图形
plt.show()

Ergebnisgrafik:

2. Zeichnen Sie ein Geigendiagramm

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载iris数据集
iris = sns.load_dataset('iris')

# 使用violinplot绘制小提琴图
sns.violinplot(x='species', y='sepal_length', data=iris)

# 设置图形标题
plt.title('Violin Plot of Sepal Length')

# 设置x轴标签
plt.xlabel('Species')

# 设置y轴标签
plt.ylabel('Sepal Length')

# 展示图形
plt.show()

Ergebnisgrafik:

3. Zeichnen Sie ein Diagramm mit mehreren Feldern

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载iris数据集
iris = sns.load_dataset('iris')

# 使用jointplot绘制多面板图
sns.jointplot(x='sepal_length', y='sepal_width', data=iris, kind='scatter')

# 设置图形标题
plt.suptitle('Joint Plot of Sepal Length and Sepal Width')

# 展示图形
plt.show()

Ergebnisgrafik:

  

4. Zeichnen Sie eine Höhenlinienkarte

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载iris数据集
iris = sns.load_dataset('iris')

# 使用kdeplot绘制两个变量的等高线图
sns.kdeplot(data=iris, x='sepal_length', y='sepal_width', cmap='viridis', shade=True)

# 设置图形标题
plt.title('Contour Plot of Sepal Length and Sepal Width')

# 展示图形
plt.show()

Ergebnisgrafik:

  

5. Zeichnen Sie eine Heatmap

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载flights数据集
flights = sns.load_dataset('flights')

# 使用pivot_table函数从原始数据中生成矩阵
matrix = flights.pivot_table(index='month', columns='year', values='passengers')

# 使用heatmap函数绘制热力图
sns.heatmap(data=matrix, cmap='YlGnBu')

# 设置图形标题
plt.title('Heatmap of Passenger Data')

# 展示图形
plt.show()

Ergebnisgrafik: