探索Seaborn数据分析与可视化能力

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资源摘要信息:"seaborn-data.zip是一个包含了seaborn库的基本数据集的压缩包。seaborn是Python中一个强大的数据可视化库，它是基于matplotlib构建的，旨在提供一个高级界面以绘制吸引人的统计图形。seaborn的数据集通常是用于教学和示例目的，帮助用户快速地理解如何使用seaborn进行数据可视化。 seaborn库的数据集通常包含了用于分析和可视化的典型数据结构，如数据框（pandas DataFrame）形式。这些数据集可以是真实的，也可以是用于演示各种统计关系的合成数据。例如，seaborn数据集包括了鸢尾花数据集（iris）、泰坦尼克号乘客数据集（titanic）、汽车数据集（mpg）、肺功能数据集（lung）、心电图数据集（tips）、行星数据集（planets）等。 在使用seaborn进行数据可视化时，基本步骤通常包括导入必要的库、加载数据集、选择合适的图形类型、定制图形的外观和感觉，最后通过绘图命令来生成图形。seaborn提供了一系列的内置数据集，使得用户无需从外部数据源导入数据，就可以直接开始实验绘图和分析。这些内置数据集也经常作为快速入门的资源，帮助新手理解seaborn的绘图功能。 例如，使用seaborn的内置数据集“iris”可以轻松绘制散点图矩阵（scatterplot matrix），展示不同种类鸢尾花的花瓣长度和宽度之间的关系。这种图表对于探索性数据分析非常有用，可以直观地观察到不同特征之间的关联性和分布情况。 seaborn数据集的加载过程很简单，通常只需要通过seaborn库提供的函数直接加载即可。例如，使用seaborn的load_dataset函数可以直接加载内置数据集，如加载“tips”数据集可以使用如下代码： import seaborn as sns tips = sns.load_dataset('tips') 加载完成后，用户可以利用pandas和seaborn提供的各种方法和函数来对数据进行操作和分析。 seaborn数据集的作用不仅限于教学和示例。在实际的数据分析项目中，它也可以作为一个辅助工具，帮助分析师快速验证数据可视化想法，或是为数据分析工作提供一些现成的数据集参考。然而，对于大型数据分析项目，数据往往需要从外部来源获取并进行清洗和转换，此时seaborn的数据集则更多地起到演示和练习的作用。 总而言之，seaborn-data.zip文件包含的seaborn基本数据集是学习和使用seaborn库不可或缺的资源，它们提供了一种方便的方法来实践数据可视化技巧，并且是理解seaborn功能和概念的极佳起点。"

seaborn-data-master.zip

2021-07-05 上传
这个"seaborn-data-master.zip"压缩包包含了一系列专门为seaborn库设计的数据集，用于演示和测试其功能。通过这些数据集，我们可以深入学习如何使用seaborn进行数据探索、分析和可视化。 首先，seaborn库支持多种...

seaborn-data, seaborn示例的数据存储库.zip

2019-09-18 上传
seaborn-data, seaborn示例的数据存储库 seaborn数据seaborn的数据存储库示例。这不是通用的数据归档。 这个存储库只存在为 seaborn.load_dataset 函数提供一个方便的目标，从而从。 它的存在使得在不使用时间加载和...

python-data-cleaning-master.zip

2020-09-08 上传
标题 "python-data-cleaning-master.zip" 暗示着这是一个关于使用Python进行数据清洗的项目。这个压缩包可能包含了实际的数据文件以及相应的Python脚本，用于演示如何处理和清理数据。描述中提到的三个文件——"BL-...

seaborn-data-master

2023-07-13 上传
4. 下载完成后，解压缩ZIP文件，并找到Seaborn-data-master文件夹。 现在，您可以使用Seaborn-data-master文件夹中的示例数据集进行数据可视化实验了。根据具体的需求，您可以使用Seaborn提供的各种函数和方法来...

ValueError Traceback (most recent call last) <ipython-input-64-56a70bbb0400> in <module> 7 plt.title('2020级外国语学院各班级总学时') 8 plt.subplot(222) ----> 9 sns.barplot(x=bj_sp_new_sort1.index,y=bj_sp_new_sort1.学时) 10 plt.xticks(rotation=90) 11 plt.title('2020级食品与工程学院各班级总学时') D:\Users\h\anaconda3\lib\site-packages\seaborn\_decorators.py in inner_f(*args, **kwargs) 44 ) 45 kwargs.update({k: arg for k, arg in zip(sig.parameters, args)}) ---> 46 return f(**kwargs) 47 return inner_f 48 D:\Users\h\anaconda3\lib\site-packages\seaborn\categorical.py in barplot(x, y, hue, data, order, hue_order, estimator, ci, n_boot, units, seed, orient, color, palette, saturation, errcolor, errwidth, capsize, dodge, ax, **kwargs) 3177 ): 3178 -> 3179 plotter = _BarPlotter(x, y, hue, data, order, hue_order, 3180 estimator, ci, n_boot, units, seed, 3181 orient, color, palette, saturation, D:\Users\h\anaconda3\lib\site-packages\seaborn\categorical.py in __init__(self, x, y, hue, data, order, hue_order, estimator, ci, n_boot, units, seed, orient, color, palette, saturation, errcolor, errwidth, capsize, dodge) 1584 self.establish_variables(x, y, hue, data, orient, 1585 order, hue_order, units) -> 1586 self.establish_colors(color, palette, saturation) 1587 self.estimate_statistic(estimator, ci, n_boot, seed) 1588 D:\Users\h\anaconda3\lib\site-packages\seaborn\categorical.py in establish_colors(self, color, palette, saturation) 317 # Determine the gray color to use for the lines framing the plot 318 light_vals = [colorsys.rgb_to_hls(*c)[1] for c in rgb_colors] --> 319 lum = min(light_vals) * .6 320 gray = mpl.colors.rgb2hex((lum, lum, lum)) 321 ValueError: min() arg is an empty sequence

2023-06-10 上传
根据你提供的错误信息，可以看出是在运行 `sns.barplot(x=bj_sp_new_sort1.index,y=bj_sp_new_sort1.学时)` 这一行代码时出现了 ValueError，报错信息是 `min() arg is an empty sequence`，意思是 `min()` 函数的...

import pandas as pd from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score, confusion_matrix,classification_report import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt # 读取数据 data = pd.read_excel('E:/桌面/预测脆弱性/20230523/预测样本/预测样本.xlsx') # 分割训练集和验证集 train_data = data.sample(frac=0.8, random_state=1) test_data = data.drop(train_data.index) # 定义特征变量和目标变量 features = ['高程', '起伏度', '桥梁长', '道路长', '平均坡度', '平均地温', 'T小于0', '相态'] target = '交通风险' # 训练随机森林模型 rf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=1) rf.fit(train_data[features], train_data[target]) # 在验证集上进行预测并计算精度、召回率和F1值等指标 pred = rf.predict(test_data[features]) accuracy = accuracy_score(test_data[target], pred) confusion_mat = confusion_matrix(test_data[target], pred) classification_rep = classification_report(test_data[target], pred) print('Accuracy:', accuracy) print('Confusion matrix:') print(confusion_mat) print('Classification report:') print(classification_rep) # 输出混淆矩阵图片 sns.heatmap(confusion_mat, annot=True, cmap="Blues") plt.show() # 读取新数据文件并预测结果 new_data = pd.read_excel('E:/桌面/预测脆弱性/20230523/预测样本/预测结果/交通风险预测096.xlsx') new_pred = rf.predict(new_data[features]) new_data['交通风险预测结果'] = new_pred new_data.to_excel('E:/桌面/预测脆弱性/20230523/预测样本/预测结果/交通风险预测096结果.xlsx', index=False)修改代码使得显示决策树模型以及多分类的roc曲线和auc值

2023-05-30 上传
import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt # 读取数据 data = pd.read_excel('E:/桌面/预测脆弱性/20230523/预测样本/预测样本.xlsx') # 分割训练集和验证集 train_data = data.sample(frac=...

如何使用Python编程语言来解压缩数据文件，并对其中包含的历史城镇居民人均收入和住宅商品房平均销售价格的数据进行统计分析，最后生成相应的图表展示？

2024-10-17 上传
with zipfile.ZipFile('data.zip', 'r') as zip_ref: zip_ref.extractall('unzipped_data') ``` 这里假设你的压缩文件名为`data.zip`，解压到当前工作目录下的`unzipped_data`文件夹中。 2. **加载数据并预处理...

编写一段包含Numpy Matplotlib random Zipfile pandas paddle json Pillow seaborn albumentations的依赖包调用

2023-06-13 上传
好的，以下是一段包含Numpy、Matplotlib、random、Zipfile、pandas、Paddle、json、Pillow、seaborn和albumentations依赖包的调用代码： ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import ...

C:\Users\Lenovo\Desktop\学生饮酒量数据集.zip这是一个数据集对他进行数据挖掘整个过程的代码

2023-06-13 上传
你可以使用Matplotlib或Seaborn库来绘制图表，例如：`sns.countplot(x='age', data=data)`可以绘制年龄分布图。 3. 接着，你可以对数据进行预处理，例如去除缺失值、处理异常值等。你可以使用pandas库和numpy库来...

import seaborn as sns #start, end = '2015-01', '2015-12' fig, axes = plt.subplots(4, 1, figsize=(10, 16), sharex=True) for name, ax in zip(['energy'], axes): sns.boxplot(data = df, x='Month', y=name, ax=ax) ax.set_ylabel("") ax.set_title(name) if ax != axes[-1]: ax.set_xlabel('')修改该代码，解决ValueError: Could not interpret input 'Month'问题

2023-06-01 上传
import seaborn as sns # 将时间戳变量转换为月份 df['Month'] = pd.to_datetime(df['timestamp']).dt.month # 绘制箱线图 fig, axes = plt.subplots(4, 1, figsize=(10, 16), sharex=True) for name, ax in zip(...
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