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数据可视化(三)- Seaborn简易入门(1/3)

来源:网络整理     时间:2016-03-02     关键词:

本篇文章主要介绍了"数据可视化(三)- Seaborn简易入门",主要涉及到方面的内容,对于Python教程感兴趣的同学可以参考一下: 本文内容来源:https://www.dataquest.io/mission/133/creating-compelling-visualizations本文...

本文内容来源:https://www.dataquest.io/mission/133/creating-compelling-visualizations

本文数据来源:http://www.cdc.gov/nchs/nsfg.htm

本文摘要:介绍一个以matplotlib为底层,更容易定制化作图的库Seaborn

 

Seaborn其实是在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就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。应该把Seaborn视为matplotlib的补充,而不是替代物。

 

安装seaborn的方法

pip install seaborn

原始数据展现(这是一份家庭调查的数据,preglngth - 怀孕周长, birthord - 孕妇的第几个孩子, birthwgt_lb1 - 婴儿重量(单位:磅), birthwgt_oz1 - 婴儿重量(单位:盅司), agepreg - 孕妇在分娩时的年龄)

import pandas as pd

births = pd.read_csv('births.csv')

直方图

在上一篇文章中已经使用过pandas.DataFrame.hist()来制作直方图了,现在用seaborn.distplot()来制作直方图,观察之间的差异

# 对上表的prglngth列做一个直方图import matplotlib.pyplot as plt

import seaborn as sns #要注意的是一旦导入了seaborn,matplotlib的默认作图风格就会被覆盖成seaborn的格式
%matplotlib inline  # 为了在jupyter notebook里作图,需要用到这个命令sns.distplot(births['prglngth'])

sns.plt.show()

可以看到与使用matplotlib作的直方图最大的区别在于有一条密度曲线(KDE),可以通过设置参数去掉这条默认的曲线

sns.distplot(births['prglngth'], kde=False)

sns.plt.show()

 

那么Pandas与Seaborn之间有什么区别呢?

其实两者都是使用了matplotlib来作图,但是有非常不同的设计差异

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