hue seaborn

时间: 2024-02-10 13:06:20 浏览: 141

seaborn使用可视化介绍

seaborn可视化介绍 Seaborn是一个基于matplotlib的图形可视化Python包，提供了一种高度交互式界面，便于用户能够做出各种有吸引力的统计图表。Seaborn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。 Seaborn介绍 Seaborn是一个基于matplotlib的图形可视化Python包，提供了一种高度交互式界面，便于用户能够做出各种有吸引力的统计图表。Seaborn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。安装 Seaborn可以使用pip安装，命令为`pip install seaborn -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple` 快速上手 ### 样式设置 Seaborn提供了多种样式设置，包括`darkgrid`、`whitegrid`、`dark`、`white`、`ticks`等，用户可以根据需要选择合适的样式。 ``` import seaborn as sns sns.set(style='darkgrid', context='talk', font='STKaiti') ``` ### 线形图 Seaborn提供了`lineplot`函数用于绘制线型图，参数包括`x`、`y`、`hue`、`style`、`data`、`marker`、`markersize`等。 ``` import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import numpy as np sns.set(style='dark', context='poster', font='STKaiti') plt.figure(figsize=(9,6)) x = np.linspace(0, 2*np.pi, 20) y = np.sin(x) sns.lineplot(x=x, y=y, color='green', ls='--') sns.lineplot(x=x, y=np.cos(x), color='red', ls='-.') ``` 各种图形绘制 ### 调色板 Seaborn提供了多种调色板，包括`Accent`、`Accent_r`、`Blues`、`Blues_r`等，用户可以根据需要选择合适的调色板。Matplotlib还提供了178种调色板可供选择。 ``` print(plt.colormaps()) ``` ### 线形图 Seaborn提供了`lineplot`函数用于绘制线型图，参数包括`x`、`y`、`hue`、`style`、`data`、`marker`、`markersize`等。 ``` import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd sns.set(style='dark', context='notebook', font='STKaiti') plt.figure(figsize=(9,6)) fmri = pd.read_csv('./fmri.csv') ax = sns.lineplot(x='timepoint', y='signal', hue='event', style='event', data=fmri, palette='deep', markers=True, markersize=10) plt.xlabel('时间节点', fontsize=30) plt.savefig('./线形图.png', dpi=200) ``` ### 散点图 Seaborn提供了`scatterplot`函数用于绘制散点图，参数包括`x`、`y`、`hue`、`style`、`data`、`marker`、`markersize`等。 ``` import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns data = pd.read_csv('./tips.csv') plt.figure(figsize=(9,6)) sns.scatterplot(x='total_bill', y='tip', data=data) plt.xlabel('总账单', fontsize=30) plt.ylabel('小费', fontsize=30) plt.title('总账单与小费的关系', fontsize=30) plt.savefig('./散点图.png', dpi=200) ``` ### 柱状图 Seaborn提供了`barplot`函数用于绘制柱状图，参数包括`x`、`y`、`hue`、`style`、`data`、`marker`、`markersize`等。 ``` import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd sns.set(style='dark', context='notebook', font='STKaiti') plt.figure(figsize=(9,6)) fmri = pd.read_csv('./fmri.csv') ax = sns.barplot(x='timepoint', y='signal', hue='event', data=fmri, palette='deep') plt.xlabel('时间节点', fontsize=30) plt.ylabel('信号强度', fontsize=30) plt.title('时间节点与信号强度的关系', fontsize=30) plt.savefig('./柱状图.png', dpi=200) ``` ### 箱式图 Seaborn提供了`boxplot`函数用于绘制箱式图，参数包括`x`、`y`、`hue`、`style`、`data`、`marker`、`markersize`等。 ``` import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd sns.set(style='dark', context='notebook', font='STKaiti') plt.figure(figsize=(9,6)) fmri = pd.read_csv('./fmri.csv') ax = sns.boxplot(x='timepoint', y='signal', hue='event', data=fmri, palette='deep') plt.xlabel('时间节点', fontsize=30) plt.ylabel('信号强度', fontsize=30) plt.title('时间节点与信号强度的关系', fontsize=30) plt.savefig('./箱式图.png', dpi=200) ``` ### 直方图 Seaborn提供了`histplot`函数用于绘制直方图，参数包括`x`、`y`、`hue`、`style`、`data`、`marker`、`markersize`等。 ``` import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd sns.set(style='dark', context='notebook', font='STKaiti') plt.figure(figsize=(9,6)) fmri = pd.read_csv('./fmri.csv') ax = sns.histplot(x='timepoint', y='signal', hue='event', data=fmri, palette='deep') plt.xlabel('时间节点', fontsize=30) plt.ylabel('信号强度', fontsize=30) plt.title('时间节点与信号强度的关系', fontsize=30) plt.savefig('./直方图.png', dpi=200) ``` ### 分类散点图 Seaborn提供了`stripplot`函数用于绘制分类散点图，参数包括`x`、`y`、`hue`、`style`、`data`、`marker`、`markersize`等。 ``` import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd sns.set(style='dark', context='notebook', font='STKaiti') plt.figure(figsize=(9,6)) fmri = pd.read_csv('./fmri.csv') ax = sns.stripplot(x='timepoint', y='signal', hue='event', data=fmri, palette='deep') plt.xlabel('时间节点', fontsize=30) plt.ylabel('信号强度', fontsize=30) plt.title('时间节点与信号强度的关系', fontsize=30) plt.savefig('./分类散点图.png', dpi=200) ``` ### 热力图 Seaborn提供了`heatmap`函数用于绘制热力图，参数包括`x`、`y`、`hue`、`style`、`data`、`marker`、`markersize`等。 ``` import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd sns.set(style='dark', context='notebook', font='STKaiti') plt.figure(figsize=(9,6)) fmri = pd.read_csv('./fmri.csv') ax = sns.heatmap(fmri.corr(), annot=True, cmap='coolwarm', square=True) plt.title('信号强度相关性热力图', fontsize=30) plt.savefig('./热力图.png', dpi=200) ``` Seaborn提供了多种可视化工具，帮助用户快速生成各种有吸引力的统计图表。

在Seaborn中，hue参数用于根据一个额外的变量对数据进行分组，并为不同组的数据赋予不同的颜色。如果hue对应的变量是分类型数据，Seaborn会自动应用默认的定性调色板，如果是数值型数据，Seaborn会应用连续的定量调色板。通过使用hue参数，我们可以在二维平面上绘制散点图，并根据第三个变量给点上色，从而引入了一个新的维度。

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import seaborn as sns; sns.set() sns.pairplot(iris, hue='species', height=1.5);

解释代码import seaborn as sns; sns.set() sns.pairplot(iris, hue='species', height=1.5);

seaborn.stripplot(data=None, *, x=None, y=None, hue=None, order=None, hue_order=None, jitter=True, dodge=False, orient=None, color=None, palette=None, size=5, edgecolor='gray', linewidth=0, hue_norm=None, native_scale=False, formatter=None, legend='auto', ax=None, **kwargs) 中参数的含义

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