Python中seaborn画图中文字体

时间: 2023-11-05 07:38:43 浏览: 176

python中画图工具seaborn、plotly总结

该文档针对想要通过python进行可视化的学生、数据分析工程师的画图工具进行全是总结，具体的内容包括如下所示： 1. 对python中多个画图工具进行全面的对比分析 2. 对seaborn中各种类型的画图方法进行对比和使用技巧以及案例的代码教程 3. 对目前最美的画图工具plotly的使用方法以及环境的搭建进行系统全面的解析 4. 对整体画图代码进行结构化的教学撰写整体的文档内容如下所示： 4、总结Maplotlib工具1. 基本介绍2. 画图流程3. 高阶用法Pandas画图1、基本介绍 2、画图实践 3、高阶用法Seaborn介绍 1、基本介绍 2、使用方法2.1 环境安装绘制基本图表2.2 主题设置 3、注意事项4、总结Seabron-箱线图boxplot1. 基本介绍 2. 原理介绍3. 画图实践3.1 数据准备3.2 单维画图3.3 分组画图4 高阶用法注意事项总结Seabron-violinplot小提琴图1. 基本介绍原理介绍 3. 画图实践3.1 数 ### Python中的画图工具seaborn与plotly详解 #### 一、Python画图工具概述在数据分析领域，数据可视化是不可或缺的一部分。Python作为一种广泛使用的编程语言，在这方面提供了丰富的库支持，其中seaborn和plotly是两种非常流行的画图工具。 **1. 多种画图工具对比** - **Matplotlib**: 是Python中最基础的数据可视化库，功能强大但配置较为繁琐。 - **Seaborn**: 基于Matplotlib之上，提供了更高级的接口，简化了图形的生成过程，尤其适合统计图表的绘制。 - **Plotly**: 支持交互式图表，具有良好的用户体验，适用于Web应用和报告展示。 **2. Seaborn与Plotly的特点** - **Seaborn**: 强调统计图形的绘制，内置了一些美观的样式，使得生成的图表更加专业。 - **Plotly**: 更侧重于动态图表和交互性，支持多种图表类型，可以轻松嵌入到网页中。 #### 二、Seaborn详解 ##### 1. Seaborn基本介绍 Seaborn是一个基于matplotlib的高级绘图库，它提供了很多美观的统计图表。这些图表不仅具有很高的美学价值，而且易于生成。 **2. 使用方法** - **2.1 环境安装**: 安装Seaborn通常可以通过pip命令完成：`pip install seaborn`。 - **2.2 绘制基本图表**: Seaborn提供了一系列函数来快速绘制各种图表，例如：`sns.scatterplot()`, `sns.boxplot()`等。 - **2.3 主题设置**: 可以通过`sns.set_theme()`来更改主题样式，如设置背景色、字体大小等。 **3. 注意事项** - Seaborn的一些函数参数较多，初学者可能需要花时间熟悉每个参数的作用。 - 为了更好地利用Seaborn的功能，建议结合Pandas数据结构使用。 **4. Seaborn特定图表详解** - **箱线图(boxplot)**: 用于显示一组数据分布情况的统计图。 - **原理介绍**: 箱线图通过五数概括(最小值、下四分位数、中位数、上四分位数、最大值)来描述数据分布。 - **画图实践**: 包括数据准备、单维度绘制、分组绘制等步骤。 - **高阶用法**: 如自定义颜色、调整异常值标记等。 - **小提琴图(violinplot)**: 类似于箱线图，但它提供了更多的信息。 - **原理介绍**: 小提琴图展示了数据的概率密度函数。 - **画图实践**: 同样需要数据准备和绘图步骤。 - **高阶用法**: 包括添加条形图、自定义样式等。 - **散点图(scatterplot)**: 用于探索两个变量之间的关系。 - **原理介绍**: 散点图通过点的位置来表示数据。 - **画图实践**: 包括准备数据集、绘制基本散点图等。 - **高阶用法**: 如使用不同的标记或颜色来区分不同的类别。 - **条形图(barplot)**: 用于比较不同类别的数量。 - **原理介绍**: 条形图通过条形的长度来表示数值的大小。 - **画图实践**: 包括数据准备、绘制条形图等。 - **高阶用法**: 如添加误差线、自定义颜色等。 #### 三、Plotly详解 ##### 1. Plotly基本介绍 Plotly是一个强大的开源图形库，支持多种编程语言，包括Python。它不仅可以创建静态图表，还可以生成交互式图表。 **2. 环境安装** - 通过pip命令安装Plotly: `pip install plotly`。 - 安装完成后，可以通过导入模块开始使用：`import plotly.express as px`。 **3. 注意事项** - Plotly生成的图表默认就是交互式的，这为用户提供了更好的体验。 - 为了充分利用Plotly的功能，建议熟悉其API文档。 **4. Plotly特定图表详解** - **折线图**: 用于展示随时间变化的趋势。 - **画图实践**: 包括数据准备、使用`px.line()`函数绘制等。 - **高阶用法**: 如添加标题、注释、自定义坐标轴等。 - **柱状图**: 用于比较不同类别的数值大小。 - **画图实践**: 包括数据准备、使用`px.bar()`函数绘制等。 - **高阶用法**: 如改变颜色、调整坐标轴范围等。 - **箱型图(boxplot)**: 显示数据的分布情况。 - **原理介绍**: 同Seaborn中的箱线图。 - **画图实践**: 包括数据准备、使用`px.box()`函数绘制等。 - **高阶用法**: 如自定义样式、添加异常值标记等。 - **多变量关系图(Pairplot)**: 用于展示多个变量之间的关系。 - **画图实践**: 包括数据准备、使用`px.scatter_matrix()`函数绘制等。 - **高阶用法**: 如调整图表布局、自定义颜色方案等。 #### 四、总结通过上述内容可以看出，无论是Seaborn还是Plotly，都是功能强大的画图工具。选择哪种工具取决于实际需求和个人偏好。Seaborn更适合快速生成统计图表，而Plotly则更适合需要交互性和更复杂图表的应用场景。了解它们的基本概念和使用方法对于数据分析工程师来说是非常有用的。希望本文能帮助读者更好地理解和使用这两种工具，提高数据可视化的技能。

设置方法是什么？您可以使用以下代码来设置seaborn图形的字体： import seaborn as sns sns.set(font='Times New Roman') # code for creating plots goes here This will set the font used in seaborn plots to Times New Roman. You can change the font to any font that is installed on your system.

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