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作者 | Mukul Singh Chauhan

译者 | Lemon

出品 | Python数据之道（ID:PyDataRoad）

轻松用 Seaborn 进行数据可视化

摘要：

本文属于 Seaborn 的基础教程，介绍了直方图、联合分布图、矩阵图、箱形图等，通过本文可以看出，使用 seaborn 可以轻松的进行数据可视化。

『Python数据之道』已整合本文的相关源代码到 jupyter notebook 文件中，如需获取，请在公众号后台回复 “code”。

Seaborn 是一个数据可视化库，可帮助在Python中创建有趣的数据可视化。大多数数据分析需要识别趋势和建立模型。本文将帮助您开始使用 Seaborn库创建数据可视化。

Seaborn 是一个出色的数据可视化库，它让我们的生活变得轻松。首先，您应该在 jupyter notebook 中键入以下命令。

import pandas as pd # Pandasimport numpy as np # Numpyimport matplotlib.pyplot as plt # Matplotlibraryimport seaborn as sns # Seaborn Library%matplotlib inlinesns.set()

1 直方图（Distplot）

sns.distplot（）结合直方图并绘制核密度估计图。这里 bin 区间大小是自动计算的。

sns.distplot(data[“variablename”])

我们将使用以下代码在 jupyter notebook 中加载数据集。

集。

# Load the Dataset in Pythontips = sns.load_dataset("tips")tips.head()

现在，由于我们已经加载了数据集，我们将使用 “total_bill” 变量创建第一个图。让我们从 tips数据集创建 “total_bill” 变量的 distplot。

sns.distplot(tips["total_bill"], bins=16, color="purple")# Binsize is calculated using square-root of row count.

图1

现在，我们来对上述代码进行进一步描述：

sns.distplot — 这个命令将启动 distplot 的初始创建
tips[“total_bill”] — 从 tips 数据集（数据框）中取出列（total_bill）。在这里，我们应该观察一下，可以使用方括号来拉取列值，并且列名应该用引号括起来（双引号/单引号）都被接受。

我们推测 — “total_bill”变量本质上是倾斜的，大多数帐单值都在 $10 - $20 范围内。

2 联合分布图（Jointplot）

联合分布图（Jointplot）采用两个变量并一起创建直方图和散点图。让我们看一下 jointplot 的语法。

sns.jointplot(x = , y =, data=)

让我们从 tips数据集创建 total_bill 和 tip变量的联合分布图。通常，任何餐厅的小费金额取决于总账单/账单大小。让我们看看这个情景下是什么样的。代码如下：

sns.jointplot(x = "total_bill", y = "tip", data = tips, color="purple")

图2

如上所述，散点图似乎显示总账单和小费金额之间的强相关性。在它的顶部，我们可以看到各个变量的直方图。

2.1 Jointplot :: kind =”hex”

直方图的双变量类比称为“hexbin”图，因为它显示了六边形区间内的观察计数。此图对于相对较大的数据集最有效。也称为Hexbin Plots。

sns.jointplot(x = , y =, data=, kind=”hex”)

# Jointplot - Scatterplot and Histogramsns.jointplot(x = "total_bill", y = "tip", data = tips, kind ="hex",color="lightcoral")ips, kind ="hex",color="lightcoral")

图3

有几种类型的值可以放在 sns.jointplot 中来创建不同的图。默认情况下，联合分布图显示散点图。现在，在上面的情节图中，它显示了六边形。六边形的深色表示数据点的高密度，其中较浅的颜色表示较少的点。

kind 参数值可以是以下取值：

kind : { "scatter" | "reg" | "resid" | "kde" | "hex" }

下面，我们来看看 kind="kde" 的情形。

2.2 Jointplot :: kind =”kde”

# Jointplot - Scatterplot and Histogramsns.jointplot(x = tips["total_bill"], y = tips["tip"],kind = "kde", color="purple") # contour plot

图4

上面显示的图表称为轮廓图。轮廓图（有时称为“水平图”）是一种在二维平面上显示三维表面的方法。它绘制了y轴上的两个预测变量X Y和轮廓的响应变量Z.

3 矩阵图（Pairplot）

矩阵图基本上绘制了变量之间的成对关系。它支持用 “hue” 来为类别变量绘图着色。

sns.pairplot(“dataframe”)

# Pairplot of Tipssns.pairplot(tips, hue = "sex", palette="Set2")# this  will color the plot gender wise

图5

下面我们来了解下矩阵图的含义。对角线部分显示了具有核密度估计的 distplot图或直方图。矩阵图的上部和下部显示散点图。 “hue”使用列的类别为绘图着色。

hue = “sex” — 设置为按不同的性别进行着色
palette = “Set2” - “Set2” 是颜色的一个系列。

4 条形图（Barplot）

条形图用于绘制分类列和数字列。它在可视化中创建了条形。让我们用“性别”创建一个“total_bill”的条形图，让我们看看哪类人支付更多。

sns.barplot(x = , y =, data=)

# Barplotsns.barplot(x ="sex" , y ="total_bill" , data=tips)# Inference - Total Bill Amount for males is more than Females.

图6

# Lets Plot Smoker Vs Total Bill :: The purpose is to find out if # Smokers pay more bill than Non Smokerssns.barplot(x = "smoker", y = "total_bill", data =tips)# Inference - More Bill for Smokers

图7

# Lets Find If There is more Bill In Weekend or Weekdayssns.barplot(x = "day", y = "total_bill", data =tips)# People tend to visit more on weekends

图8

5 箱形图（Boxplot）

箱形图（Boxplot）是给定数据集的五点汇总统计的直观表示。五个数字摘要包括：

Minimum 最小值
First Quartile 1/4 值
Median (Second Quartile) 中位数
Third Quartile 3/4 值
Maximum 最大值

此外，值得注意的一点是，为分类 - 连续变量创建了一个箱线图，这意味着如果x轴是分类的并且y轴是连续的，则应创建箱线图或小提琴图。

让我们从 tips数据集创建一个 “day” 和 “total_bill” 的箱线图。

sns.boxplot(x = , y =, data=)

# Boxplotsns.boxplot(x = "day", y = "total_bill", data=tips)

图9

# Add hue to split the barplot. Making it more fanciersns.boxplot(x = "day", y = "total_bill", data=tips, hue = "smoker")# On Friday people have more bill if they are a Non smoker vs smoker

图10

hue =“smoker”： - 它为吸烟者和非吸烟者创造了一个箱线图。例如：在星期五的情况下，可以清楚地看到，与当天的吸烟者相比，非吸烟者的食物费用更多。

# Violin Plotssns.violinplot(x = "day", y = "total_bill", data = tips)

图11

小提琴图跟箱形图有些类似。他们之间的描述可以参考下面的图示内容：

6 LM Plot

sns.lmplot 是绘制一个在散点图中进行线性回归拟合的直线。它遵循普通的最小二乘法，线代表最佳拟合线。为了更好地理解这一点，建议进一步了解一下线性回归的相关知识。

代码如下：

# LM PLotsns.lmplot(x = "total_bill", y = "tip", data = tips, hue="day")

图12

上图显示了不同日期的total_bill变量的线性回归拟合，如图例中所示，这是在 sns.lmplot 中使用 hue =“day” 获得的。

恭喜！您已完成 Seaborn 初学者教程。希望这篇文章能够提供有关 Seaborn 的基本知识，并且可以帮助您创建所有这些图。

原文：
Data Visualisation Using Seaborn
https://medium.com/@mukul.mschauhan/data-visualisation-using-seaborn-464b7c0e5122

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Making Data More Valuable

轻松用 Seaborn 进行数据可视化

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2 联合分布图（Jointplot）

2.1 Jointplot :: kind =”hex”

2.2 Jointplot :: kind =”kde”

3 矩阵图（Pairplot）

4 条形图（Barplot）

5 箱形图（Boxplot）

6 LM Plot

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