?Seaborn变量分析绘图
%matplotlib inline
import numpy as np
import pandas as pd
from scipy import stats, integrate
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
sns.set(color_codes=True)
np.random.seed(sum(map(ord, "distributions")))
使用sns.distplot()函数画直方图
x = np.random.normal(size=100)
sns.distplot(x,kde=False) #distplot()函数会根据输入数据自动绘制直方图
<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x1a1fb2a240>
你也可以通过bins自己划分直方图的切分粒度
sns.distplot(x, bins=20, kde=False)
<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x1a202ebdd8>
通过fit查看数据分布的情况
x = np.random.gamma(6, size=200)
sns.distplot(x, kde=False, fit=stats.gamma)
<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x1a204df5f8>
使用jointplot()函数绘制散点图
观测两个变量之间的分布关系最好用散点图
#生成数据
mean, cov = [0, 1], [(1, .5), (.5, 1)] #自定义均值与协方差
data = np.random.multivariate_normal(mean, cov, 200) #生成200个数据
df = pd.DataFrame(data, columns=["x", "y"]) #通过pandas读入数据
print(df.head())
x y
0 0.585042 1.162682
1 0.722117 2.141580
2 0.120990 0.498821
3 -0.795773 2.085261
4 -0.614260 2.215906
sns.jointplot(x="x", y="y", data=df)
<seaborn.axisgrid.JointGrid at 0x1a206a5b00>
通过kind="hex"使散点图具备透视性，更加容易查看数据的散点分布密度情况
x, y = np.random.multivariate_normal(mean, cov, 1000).T
with sns.axes_style("white"):
sns.jointplot(x=x, y=y, kind="hex", color="k")
使用pairplot()函数绘制关系图
两不同变量比较绘制散点图，变量自身比较绘制直方图
iris = sns.load_dataset("iris") #载入鸢尾花数据集
sns.pairplot(iris) #绘制
<seaborn.axisgrid.PairGrid at 0x1a20ef4588>
参考
[Style functions]http://seaborn.pydata.org/tutorial/aesthetics.html#aesthetics-tutorial
[Color palettes]http://seaborn.pydata.org/tutorial/color_palettes.html#palette-tutorial
[Distribution plots]http://seaborn.pydata.org/tutorial/distributions.html#distribution-tutorial
[Categorical plots]http://seaborn.pydata.org/tutorial/categorical.html#categorical-tutorial
[Regression plots]http://seaborn.pydata.org/tutorial/regression.html#regression-tutorial
[Axis grid objects]http://seaborn.pydata.org/tutorial/axis_grids.html#grid-tutorial
[10分钟python图表绘制]https://zhuanlan.zhihu.com/p/24464836
相关人工智能与异构计算的知识分享，欢迎关注我的公众号【AI异构】