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本篇內(nèi)容介紹了“seaborn包如何在python項(xiàng)目中使用”的有關(guān)知識(shí),在實(shí)際案例的操作過(guò)程中,不少人都會(huì)遇到這樣的困境,接下來(lái)就讓小編帶領(lǐng)大家學(xué)習(xí)一下如何處理這些情況吧!希望大家仔細(xì)閱讀,能夠?qū)W有所成!
Seaborn包是mapplotlib的增強(qiáng)版,只能在安裝mapplotlib后使用。
所有的圖形都由plt.show()顯示,或者您可以使用下面的方法創(chuàng)建一個(gè)畫布
圖,ax=PLT。submissions () # a畫布
圖,(ax1,ax2)=PLT。支線劇情(ncols=2)# 2畫布1)單個(gè)特征統(tǒng)計(jì)圖countplot
Sn.countplot(train.mnth)#離散特征可以用來(lái)描述樣本點(diǎn)的出現(xiàn)次數(shù)。
2)單個(gè)特征統(tǒng)計(jì)圖distplot
Sn。distplot(火車。cnt。值,bin=50,kde=True) #可使用連續(xù)特征,bin=50分為50列,kde=True顯示核密度線。如果圖的尾部比較特殊,可能是一個(gè)奇異點(diǎn)(離群點(diǎn),噪聲點(diǎn)),那么考慮去掉。
3)雙特征小提琴圖
SN。violin Plot(data=train[' yr ',' CNT']],x=' yr ',y=' CNT') #顯示數(shù)據(jù)分布及其概率密度。中間粗黑條代表四分位數(shù)范圍,從中延伸出來(lái)的細(xì)黑線代表95%置信區(qū)間,白點(diǎn)為中位數(shù)。
4)雙特征箱型圖
Sn。箱線圖(data=train,x=' yr ',y=' CNT') #,也稱為箱線圖、箱線圖或箱線圖,是用于顯示一組數(shù)據(jù)離散信息的統(tǒng)計(jì)圖表。它從上到下顯示異常值、最大值、上四分位數(shù)、中值、下四分位數(shù)、最小值和異常值(有時(shí)沒有,如果有的話,要特別注意)。
5)雙特征棒圖
圖,(ax1,ax2)=PLT。支線劇情(ncols=2) #一個(gè)畫布,兩個(gè)軸
Sn。barplot (data=train,x=' holiday ',y=' CNT ',hue=' weathersit ',ax=ax1) # hue=' weathersit ',由weathersit區(qū)分
Sn。barplot (data=train,x=' working day ',y=' CNT ',hue='季節(jié)',ax=ax2) # hue='季節(jié)',按季節(jié)區(qū)分
6)雙特征折線圖
圖,ax=plt .支線劇情()
sn . point plot(data=train[' dayofyear ',' cnt ',' yr'],x='dayofyear ',y='cnt ',hue='yr ',ax=ax)
#hue='yr '指尊貴的年份。色調(diào)指的是顏色
ax . set(title=' dayly distribution of counts ')
PLT . show()
7)關(guān)系熱力圖
corrMatt=train[['temp ',' atemp ',' hum ',' windspeed ',' cnt']]。corr()
mask=np.array(corrMatt)
掩碼[NP . tril _ indexs _ from(掩碼)]=False
sn.heatmap(corrMatt,mask=mask,
vmax=1,平方=真,不能=真)
PLT . show()
8)雙特征散點(diǎn)圖
sn .散點(diǎn)圖(x=train。GrLivArea,y=train。SalePrice)
PLT . title(' looking for outliers ')#圖形標(biāo)題
PLT . show()
“seaborn包如何在python項(xiàng)目中使用”的內(nèi)容就介紹到這里了,感謝大家的閱讀。如果想了解更多行業(yè)相關(guān)的知識(shí)可以關(guān)注億速云網(wǎng)站,小編將為大家輸出更多高質(zhì)量的實(shí)用文章!
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