在本节学习中,我们使用Seaborn作为数据可视化的入门工具 Seaborn的官方网址如下:http://seaborn.pydata.org 一:definition Seaborn is a Python data visualization library based on matplotlib. It provides a high-level interface for drawing attractive and informative statistical graphics. S…

       数据的可视化一直是自己瞎玩着学,近来想系统的学数据可视化的东西,于是搜索资料时看到有人推荐<show me the numbers>作为入门. 由于搜不到具体的书籍内容,只能搜到一个128页的PDF,且里面的内容是PPT加注释,倒也讲得蛮清楚的.但是由于此书的定位是给商科学生讲授图表展示,信息如何有效的沟通与传达,所以,内容比较浅.虽说这PDF是04年的,但是不少准则.理论还是比较经典实用的.         PDF: http://courses.washington.edu/…

一.综述 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,图像也更加美观,本文基于seaborn官方API还有自己的一些理解.   1.1.样式控制:axes_style() and set_style() seaborn提供了5个主题: darkgrid 黑色网格(默认) whitegrid 白色网格 dark 黑色背景 white 白色背景 ticks 带刻度线 一个简单的小例子: import numpy as npsns.set_styl…

一.NumPy 1.NumPy:Numberical Python 2.高性能科学计算和数据分析的基础包 3.ndarray,多维数组(矩阵),具有矢量运算的能力,快速.节省空间 (1)ndarray,N维数组对象(矩阵) (2)所有元素必须是相同类型 (3)ndim属性,维度个数 (4)shape属性,各维度的大小 (5)dtype属性,数据类型 4.矩阵运算,无需循环,可完成类似Matlab中的矢量计算 5.线性代数.随机数生成 6.import numpy as np narray多维数组…

Seaborn的分类图分为三类,将分类变量每个级别的每个观察结果显示出来,显示每个观察分布的抽象表示,以及应用统计估计显示的权重趋势和置信区间: 第一个包括函数swarmplot()和stripplot() 第二个包括函数boxplot()和violinplot() 第三个包括函数barplot()和pointplt() 导入所需要的库: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns sns.se…

PoPo数据可视化 聚焦于Web数据可视化与可视化交互领域,发现可视化领域有意思的内容.不想错过可视化领域的精彩内容, 就快快关注我们吧 :) 微信号:popodv_com   由于国庆节的原因,累计了2期可视化视频,一并在本期放出,视频就放在文章最顶部吧. 视频1. 鸟的迁徙 Nightflights, bird migration - visualising gps tracks for ZDF series with Colourfield TV.   视频2和3. 城市中狗的时空轨迹可视…

在Python数据可视化中,seaborn较好的提供了图形的一些可视化功效. seaborn官方文档见链接:http://seaborn.pydata.org/api.html countplot是seaborn库中分类图的一种,作用是使用条形显示每个分箱器中的观察计数.接下来,对seaborn中的countplot方法进行详细的一个讲解,希望可以帮助到刚入门的同行. 导入seaborn库 import seaborn as sns 使用countplot sns.countplot() cou…

---恢复内容开始--- 原kaggle比赛地址:https://www.kaggle.com/c/titanic 原kernel地址:A Data Science Framework: To Achieve 99% Accuracy Step 4: Perform Exploratory Analysis with Statistics 使用描述性与图表分析数据,重点在于数据可视化,突出数据类别与不同feature的关联性 简单的groupby()获得不同feature对于生存率的影响 箱型图…

seaborn是基于matplotlib的数据可视化库.提供更高层的抽象接口.绘图效果也更好. 用seaborn探索数据分布 绘制单变量分布 绘制二变量分布 成对的数据关系可视化 绘制单变量分布 seaborn里最常用的观察单变量分布的函数是distplot().默认地,这个函数会绘制一个直方图,并拟合一个核密度估计.如下所示: x = np.random.normal(size=100) sns.distplot(x); 首先解释一下啥叫核密度估计.wiki  wiki里的一大堆数学证明看着就…

1. 线性关系数据可视化 lmplot( ) import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns % matplotlib inline sns.set_style("darkgrid") sns.set_context("paper") # 设置风格.尺度 import warnings warnings.filterwarning…