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Python系列文章-Seaborn包使用

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目录

  • 背景

  • 第一部分 第一个项目

  • 第二部分 总结

  • 参考文献及资料

背景

Seaborn是一个基于matplotlib且数据结构与Pandas统一的统计图制作库。

官网地址：http://seaborn.pydata.org/index.html

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。同时它能高度兼容numpy与pandas数据结构以及scipy与statsmodels等统计模式。掌握seaborn能很大程度帮助我们更高效的观察数据与图表，并且更加深入了解它们。

https://www.cnblogs.com/zuti666/p/16095634.html

第一部分 初步

安装：

1
# pip install seaborn

如果需要升级：

1
# pip install seaborn --upgrade

版本：0.12.1

组合图标

  1. 多子图：在一个画布上绘制多个坐标系；
  2. 图表重叠：将多个图表在一个坐标系展示；

多子图

在之前的内容中我们讲到了seaborn的图表层级，axes-level图表是可以添加到matplotlib的复杂figure中的，seaborn中的axes-level都有添加一个ax参数用于指定在figure中的绘图位置；

如下面代码中，我们通过plt.subplots()创建一个1行2列的figure，我们可以非常便捷的将seaborn的图表添加进去；

参考文献及资料

1、官网介绍：https://seaborn.pydata.org/tutorial.html

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