11日目-シーボーン

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0 シーボーンの紹介

Seaborn は、 matplotlibをベースとし、データ構造がpandasと統一された統計図作成ライブラリです。

Seaborn のいくつかの機能のリストは次のとおりです。

• 複数の変数間の関係を計算するためのデータセット指向のインターフェイス
• カテゴリ変数の観察と統計の視覚化
• 単変量または多変量分布を視覚化し、そのサブデータセットと比較します
• 線形回帰のさまざまな従属変数を制御し、パラメーターの推定とプロットを実行します。
• 複雑なデータの全体構造を簡単に視覚化
• 複数テーブルの統計チャートの作成を高度に抽象化し、視覚化プロセスを簡素化します。
• matplotlib 画像スタイルをレンダリングするための複数の組み込みテーマを提供します
• データに命を吹き込むためのパレットツールを提供します

Seaborn フレームワークは、データの視覚化を中心にデータをマイニングして理解するように設計されています。提供されるデータ セット指向のグラフ作成機能は、主に行と列のインデックスと配列で動作し、内部セマンティック マッピングやデータ セット全体の統計的統合など、情報豊富なグラフを生成します。

ターミナルにインストールします。pip install seaborn

公式文書: http://seaborn.pydata.org/index.html
seaborn 公式文書
中国文書: https://seaborn.apachecn.org/#/README
seaborn 中国公式文書(高速化する必要があります)
ブロガーは
公式文書を送信できます無料で非公開データセット: https://github.com/mwaskom/seaborn-data

Seaborn 公式データセット

1 シーズンのはじめに

# 先看一下matplotlab的绘图
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 创建一些数据
# np.random.RandomState(0)  是一个随机数种子
# 通过该随机数种子生成的随机序列<正态分布>, 可以保证数据相同
rng = np.random.RandomState(0)
x = np.linspace(0, 10, num=500)
y = np.cumsum(rng.randn(500, 6), 0)  # 500行数据, 6列,  按照行计算
# 用Matplotlib默认样式画图
plt.plot(x, y)
plt.legend('ABCDEF', ncol=2, loc='upper left')

import seaborn as sns  # 导入
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

sns.set()  # 使用seaborn的默认配置, 可以直接对接matplotlib绘图

plt.plot(x, y)
plt.legend('ABCDEF', ncol=2, loc='upper left')

2 シーボーンの絵

2.1 頻度ヒストグラム

sns.set() は次の Seaborn パラメータを設定できます。

• context: 描画コンテキストを設定します。これは、「ノートブック」(デフォルト値) または「紙」です。
• style: 描画スタイルを設定します。「white」(デフォルト値)、「darkgrid」、「whitegrid」、「dark」、「white」などになります。
• パレット: パレットを設定します。「default」(デフォルト値)、「cubehelix」、「Set1」などです。
• font: フォントを設定します。「セリフ」(デフォルト値)、「サンセリフ」、「等幅」のいずれかです。
• axlinestyle: 軸線のスタイルを設定します。「–」、「steps-mid」などを指定できます。
• savefig.dpi: 保存された画像の解像度。
• Figure.figsize: 画像サイズを設定します。
• print_grid: グリッドを印刷するかどうかを設定します。
• 詳細: 情報プロンプトを表示するかどうかを設定します。

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import numpy as np
import pandas as pd

# 取的是正态分布的值
data=np.random.multivariate_normal([0,0],[[5,2],[2,2]],size=2000)

data=pd.DataFrame(data,columns=['x','y'])
sns.set()

# 绘制平滑估计图<直方图的拟合线>
sns.kdeplot(data['x'])
sns.kdeplot(data['y'])

sns.jointplot(data=data,x='x',y='y',kind='kde')
#data 是你的数据集。
                        #x 和 y 是在数据集中你想要在联合图上表示的列的名字。
#kind 参数指定你想创建的联合图的类型。在这种情况下，你选择了 'kde'，也就是核密度估计图。
# kind='hex' 六边形核密度图样式  kind='kde' 线条样式

# kind='hex' 六边形核密度图样式
sns.jointplot(data=data,x='x',y='y',kind='hex')

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd

# 取的是正太分布的值
data = np.random.multivariate_normal([0, 0], [[5, 2], [2, 2]], size=2000)
data = pd.DataFrame(data, columns=['x', 'y'])

plt.hist(data['x'], density=True, alpha=0.5)
plt.hist(data['y'], density=True, alpha=0.1)
plt.legend('XY', ncol=2, loc='upper left')

plt.show()

2.2 マトリックス図

sns.set()

iris=pd.read_csv('./data/iris.csv')
#sepal_length萼片长度
#sepal_width萼片宽度
#petal_length花瓣长度 
#petal_width花瓣宽度  
#species 种类
iris

# pairplot  pair 成双成对, 描述数据两联高枝剪的关系, 线性, 非线性关系, 相关关系等等
# hue='species' 指定分类的字段, 将每个数据划分不同颜色
sns.pairplot(iris, hue='species')

2.3 ファセット頻度チャート

tips=pd.read_csv('./data/tips.csv')
tips

# 计算消费占总餐费的比重
tips['tip_proportion']=tips['tip']/tips['total_bill']*100

# margin_titles  显示字段标题
grid=sns.FacetGrid(data=tips,row='sex',col='time',margin_titles=True)

grid.map(plt.hist,'tip_proportion',bins=np.linspace(0,40,15))

なぜ男性は昼よりも夜のほうがチップを多く払うのでしょうか？

2.4 箱ひげ図

tips

with sns.axes_style(style='ticks'):
    sns.catplot(data=tips,x='day',y='total_bill',hue='sex',kind='box')
    #kind: 绘图类型:violin 小提琴图   swarm 散点图 box 箱线图  

2.5 分類図

with sns.axes_style(style='ticks'):
    sns.catplot(data=tips,x='day',y='total_bill',hue='sex',kind='violin')

with sns.axes_style(style='ticks'):
    sns.catplot(data=tips,x='day',y='total_bill',hue='sex',kind='swarm')

sns.catplot(data=tips, x='day', y='total_bill', hue='smoker', kind='swarm')

sns.catplot(data=tips, x='day', y='total_bill', hue='smoker', kind='violin')

2.6 結合分布図

まだヒントデータを使用しています

sns.set()
sns.jointplot(data=tips,x='total_bill',y='tip',kind='hex')

sns.jointplot(data=tips, x='total_bill', y='tip', kind='reg')
# reg= 构建线性回归的拟合线条

• pyecharts はデータの表示に焦点を当てており、動的なデータ相互作用効果があります。
• matplotlibはフロアプランを描画します
• シーボーン描画研究データ

2.7 パレット

sns.color_palette()  # 默认的调色板

sns.palplot(sns.hls_palette(8, l=0.5, s=0.8))  # l 亮度  s 饱和度