内置示例數據集

seaborn内置了十幾個示例數據集，通過load_dataset函數可以調用。

其中包括常見的泰坦尼克、鸢尾花等經典數據集。

#查看數據集種類 importseabornassns sns.get_dataset_names()

importseabornassns #導出鸢尾花數據集 data=sns.load_dataset('iris') data.head()

1、散點圖

函數sns.scatterplot

importseabornassns sns.set() importmatplotlib.pyplotasplt %matplotlibinline #小費數據集 tips=sns.load_dataset('tips') ax=sns.scatterplot(x='total_bill',y='tip',data=tips) plt.show()

2、條形圖

函數sns.barplot

顯示數據平均值和置信區間

importseabornassns sns.set() importmatplotlib.pyplotasplt %matplotlibinline #小費數據集 tips=sns.load_dataset("tips") ax=sns.barplot(x="day",y="total_bill",data=tips) plt.show()

3、線型圖

函數sns.lineplot

繪制折線圖和置信區間

importseabornassns sns.set() importmatplotlib.pyplotasplt %matplotlibinline fmri=sns.load_dataset("fmri") ax=sns.lineplot(x="timepoint",y="signal",data=fmri) plt.show()

4、箱線圖

函數seaborn.boxplot

importseabornassns sns.set() importmatplotlib.pyplotasplt %matplotlibinline tips=sns.load_dataset("tips") ax=sns.boxplot(x="day",y="total_bill",data=tips) plt.show()

5、直方圖

函數seaborn.distplot

importseabornassns importnumpyasnp sns.set() importmatplotlib.pyplotasplt %matplotlibinline np.random.seed(0) x=np.random.randn(1000) ax=sns.distplot(x) plt.show()

6、熱力圖

函數seaborn.heatmap

importnumpyasnp np.random.seed(0) importseabornassns sns.set() importmatplotlib.pyplotasplt %matplotlibinline uniform_data=np.random.rand(10,12) ax=sns.heatmap(uniform_data) plt.show()

7、散點圖矩陣

函數sns.pairplot

importseabornassns sns.set() importmatplotlib.pyplotasplt %matplotlibinline iris=sns.load_dataset("iris") ax=sns.pairplot(iris) plt.show()

8、分類散點圖

函數seaborn.catplot

importseabornassns sns.set() importmatplotlib.pyplotasplt %matplotlibinline exercise=sns.load_dataset("exercise") ax=sns.catplot(x="time",y="pulse",hue="kind",data=exercise)\ plt.show()

9、計數條形圖

函數seaborn.countplot

importseabornassns sns.set() importmatplotlib.pyplotasplt %matplotlibinline titanic=sns.load_dataset("titanic") ax=sns.countplot(x="class",data=titanic) plt.show()

10、回歸圖

函數 seaborn.lmplot

繪制散點及回歸圖

importseabornassns sns.set() importmatplotlib.pyplotasplt %matplotlibinline tips=sns.load_dataset("tips") ax=sns.lmplot(x="total_bill",y="tip",data=tips) plt.show()

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