（十五）Seaborn画图

拼搏现实的明天。 2022-12-26 09:15 155阅读 0赞

### 目录 ###

*   *  一：Seaborn介绍：
     *  二：单变量图：
     *   *  1： 直方图：
         *  2: 密度图：
         *  3: 频数图：
         *  4：计数图（条形图）：
     *  三：双变量的图：
     *   *  1：散点图：
         *  2：蜂巢图：
         *  3：2D密度图：
         *  4：条形图：
         *  5：箱线图：
         *  6：小提琴图:
         *  7：成对关系：
     *  四：多变量的图：
     *   *  1：通过颜色区分：
         *  2：通过大小和形状区分：
         *  3：分面：
     *  五：Seaborn主题和样式：

## 一：Seaborn介绍： ##

*  1：Seaborn是在matplotlib的基础上进行了更高级的API封装，从而使得作图更加容易，在大多数情况下使用seaborn能做出很具有吸引力的图，而使用matplotlib就能制作具有更多特色的图。
 *  2：Seaborn和Pandas的API配合的很好，使用DataFrame/Series的数据就可以绘图。

案例：  
1： 加载数据：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMzQxNzU3_size_16_color_FFFFFF_t_70]

2： 画图：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMzQxNzU3_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]

## 二：单变量图： ##

### 1： 直方图： ###

*  displot 默认会同时绘制直方图和密度图(核密度估计 kde)。如果只想绘制直方图，可以把kde参数设置为False。
 *

1: 使用sns.distplot创建直方图：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMzQxNzU3_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]  
2： 如果只想要直方图，不想要密度图:  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMzQxNzU3_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]  
3: 由于更新了版本，导致现在不用distplot了，改用histplot:  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMzQxNzU3_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]

### 2: 密度图： ###

*  1：密度图是展示单变量分布的另一种方法，本质上是通过绘制每个数据点为中心的正态分布，然后消除重叠的图，使去线下的面积为1来创建的。  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMzQxNzU3_size_16_color_FFFFFF_t_70 5]  
    2：由于版本原因现在改名为：kdeplot  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMzQxNzU3_size_16_color_FFFFFF_t_70 6]

### 3: 频数图： ###

1：下图展示的是带密度图和频数图的直方图：  
频数图是变量分布的一维表示，常与其他图一起使用，以增强可视化效果。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMzQxNzU3_size_16_color_FFFFFF_t_70 7]

### 4：计数图（条形图）： ###

*  计数图和直方图很像，直方图通过对数据分组来描述分布，计数图（条形图）是对离散变量（分类变量）计数。

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMzQxNzU3_size_16_color_FFFFFF_t_70 8]

## 三：双变量的图： ##

### 1：散点图： ###

*  1：创建散点图可以使用regplot函数。regplot不仅可以绘制散点图，还会拟合回归线，把fit\_reg设置为False，将只显示散点图。
 *  2：在seaborn中，创建散点图的方法有很多，但是并没有名为scatter的函数。

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMzQxNzU3_size_16_color_FFFFFF_t_70 9]

*  3：lmplot函数和regplot函数类似，也可以用于创建散点图。
 *  4：lmplot函数内部会调用regplot，两者的主要区别是regplot创建坐标轴，而lmplot创建图。

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMzQxNzU3_size_16_color_FFFFFF_t_70 10]

*  5：还可以使用jointplot在每个轴上创建包含单个变量的散点图。  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMzQxNzU3_size_16_color_FFFFFF_t_70 11]

### 2：蜂巢图： ###

*  使用Seaborn的jointplot绘制蜂巢图，和使用matplotlib的hexbin函数进行绘制：  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMzQxNzU3_size_16_color_FFFFFF_t_70 12]

### 3：2D密度图： ###

*  2D核密度图和kdeplot类似，但2D核密度图课展示两个变量  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMzQxNzU3_size_16_color_FFFFFF_t_70 13]  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMzQxNzU3_size_16_color_FFFFFF_t_70 14]  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMzQxNzU3_size_16_color_FFFFFF_t_70 15]

### 4：条形图： ###

*  条形图也可以用于展现多个变量，barplot默认会计算平均值。  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMzQxNzU3_size_16_color_FFFFFF_t_70 16]

### 5：箱线图： ###

*  箱线图用于显示多种统计信息：最小值，1/4分位，中位数，3/4分位，最大值，以及离群值（如果有）  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMzQxNzU3_size_16_color_FFFFFF_t_70 17]

### 6：小提琴图: ###

*  箱线图是经典的可视化方法，但可能会掩盖数据的分布，小提琴图能显示与箱线图相同的值。
 *  小提琴图把"箱线"绘成核密度估计，有助于保留数据的更多可视化信息。  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMzQxNzU3_size_16_color_FFFFFF_t_70 18]

### 7：成对关系： ###

*  pairplot函数会为单变量绘制直方图，双变量绘制散点图。
 *  当大部分数据是数值时，可以使用pairplot函数把所有成对关系绘制出来。

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMzQxNzU3_size_16_color_FFFFFF_t_70 19]

*  pairplot的缺点是存在冗余信息，图的上半部分和下半部分相同
 *  可以使用pairgrid手动指定图的上半部分和下半部分  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMzQxNzU3_size_16_color_FFFFFF_t_70 20]

## 四：多变量的图： ##

### 1：通过颜色区分： ###

*  1：使用violinplot函数时，可以通过hue参数按性别（sex）给图着色
 *  2：可以为“小提琴”的左右两半着不同颜色，用于区分性别  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMzQxNzU3_size_16_color_FFFFFF_t_70 21]  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMzQxNzU3_size_16_color_FFFFFF_t_70 22]  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMzQxNzU3_size_16_color_FFFFFF_t_70 23]

### 2：通过大小和形状区分： ###

*  可以通过点的大小表示更多信息，但通过大小区分应谨慎使用，当大小差别不大时很难区分
 *  在Seaborn中的lmplot，可以通过scatter\_kws参数来控制散点图点的大小  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMzQxNzU3_size_16_color_FFFFFF_t_70 24]

### 3：分面： ###

*  同一张二维图形中能展示的信息有限，如果想展示更多变量，可以使用分面（facet）来满足这些需求。
 *  使用seaborn的lmplot函数重新绘制Anscombe数据。

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMzQxNzU3_size_16_color_FFFFFF_t_70 25]  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMzQxNzU3_size_16_color_FFFFFF_t_70 26]  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMzQxNzU3_size_16_color_FFFFFF_t_70 27]

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMzQxNzU3_size_16_color_FFFFFF_t_70 28]

## 五：Seaborn主题和样式： ##

*  上面的Seaborn图都采用了默认样式，可以使用sns.set\_style函数更改样式。
 *  该函数只要运行一次，后续绘图的样式都会发生变化。  
    ![在这里插入图片描述][20201204150744233.png]  
    1：未设置样式时：  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMzQxNzU3_size_16_color_FFFFFF_t_70 29]  
    2：设置样式后：区别就是加个格子。  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMzQxNzU3_size_16_color_FFFFFF_t_70 30]

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