seaborn 气泡图

2026-08-11

数据可视化实例（五）：气泡图（matplotlib，pandas）

https://datawhalechina.github.io/pms50/#/chapter2/chapter2 关联 (Correlation) 关联图表用于可视化2个或更多变量之间的关系. 也就是说,一个变量如何相对于另一个变化. 带边界的气泡图有时,您希望在边界内显示一组点以强调其重要性. 在这个例子中,你从数据框中获取记录,并用下面代码中描述的 encircle() 来使边界显示出来. 导入所需要的库 # 导入numpy库 import numpy as np # 导入pandas

数据可视化（三）- Seaborn简易入门

本文内容来源:https://www.dataquest.io/mission/133/creating-compelling-visualizations 本文数据来源:http://www.cdc.gov/nchs/nsfg.htm 本文摘要:介绍一个以matplotlib为底层,更容易定制化作图的库Seaborn 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,在大多数情况下使用seaborn就能做出很具有吸引力的图,而使用matplo

[R语言画图]气泡图symbols

绘制气泡图主要使用函数symbols(x,y,circle=r).当中x.y是坐标轴,r是每一个点的半径. x<-rnorm(10) y<-rnorm(10) r<-abs(rnorm(10)) symbols(x,y,circle = r, bg=rainbow(10)) 此外,我们还能够给每一个气泡加上文字. attach(mtcars) r<-sqrt(disp/pi) symbols(wt,mpg,circle=r, inches=0.3, bg="lightbl

Python可视化：Seaborn库热力图使用进阶

前言在日常工作中,经常可以见到各种各种精美的热力图,热力图的应用非常广泛,下面一起来学习下Python的Seaborn库中热力图(heatmap)如何来进行使用. 本次运行的环境为: windows 64位系统 python 3.5 jupyter notebook 1 构造数据 import seaborn as sns import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt % matplotlib

Python - Seaborn可视化：图形个性化设置的几个小技巧

1 概述在可视化过程中,经常会对默认的制图效果不满意,希望能个性化进行各种设置. 本文通过一个简单的示例,来介绍seaborn可视化过程中的个性化设置.包括常用的设置,如: 设置图表显示颜色设置图表标题,包括显示位置,字体大小,颜色等设置x轴和y轴标题,包括颜色,字体大小设置x轴和y轴刻度内容,包括颜色.字体大小.字体方向等将x轴和y轴内容逆序显示设置x轴或y轴显示位置本文的运行环境: windows 7 python 3.5 jupyter notebook seaborn 0.

HighCharts之气泡图

HighCharts之气泡图 1.HighCharts之气泡图源码 bubble.html: <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>HighCharts 2D气泡图</title> <script type="text/javascript" src="../scripts/jquery-1.11.

HighCharts之气泡图报错

HighCharts之气泡图报错具体报错如下: uncaught exception: Highcharts error #17: www.highcharts.com/errors/17 http://dup.baidustatic.com/tpl/wh.js Line 2

Excel 2010高级应用-气泡图（八）

Excel 2010高级应用-气泡图(八) 基本操作如下: 1.新建空白文档,并命名为气泡图,找到插入中的气泡图样 2.在其他图表中找到气泡图图样 3.单击气泡图图样,生成空白气泡图框 4.在气泡图图框下方新建数据源 5.在图框上方鼠标右键,选择"选择数据(E)...",并选中数据源 6.生成气泡图

seaborn使用（绘图函数）

seaborn使用(绘图函数) 数据集分布的可视化分类数据的绘图线性关系可视化一.数据集分布的可视化 distplot kdeplot rugplot 1.distplot() 灵活的绘制单变量的分布,传入一组一维数据默认kde为True,纵坐标为在横坐标区域内分布的概率,曲线表示概率密度函数,在区间上积分值为1 设置kde为False,纵坐标表示落在横坐标bins中的数值的数量 seaborn.distplot(a, bins=None, hist=True, kde=True, ru

seaborn使用（样式管理）

seaborn使用(样式管理) Seaborn是一个在Python中制作具有吸引力和丰富信息的统计图形的库.它建立在matplotlib之上,并与PyData堆栈紧密集成,包括支持scipy和pandas的数据结构以及scipy和 statsmodels的统计模型. serborn官方参考文档样式管理绘图函数结构化网格一.样式管理 seaborn图形样式去除坐标轴上的轴刺临时设置图形的样式重写seaborn的元素样式缩放图形的规模选择调色板 1.seaborn图形样式 seab

Matplotlib Toolkits：python高级绘图库seaborn

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/49515745 Seaborn介绍 seaborn (Not distributed with matplotlib) seaborn is a highlevel interface for drawing statistical graphics with matplotlib. Itaims to make visualization a central part of exploring an

Android图表库MPAndroidChart(十)——散点图的孪生兄弟气泡图

Android图表库MPAndroidChart(十)--散点图的孪生兄弟气泡图起泡图和散点图如出一辙,但是个人认为要比散点图好看一点,我们来看下实际的演示效果这个和散点图的实现很相似,我们一起来看下一.基本实现先看下我的xml <com.github.mikephil.charting.charts.BubbleChart android:id="@+id/mBubbleChart" android:layout_width="match_parent&quo

使用seaborn探索泰坦尼克号上乘客能否获救

titanic数据集是个著名的数据集.kaggle上的titanic乘客生还率预测比赛是一个很好的入门机器学习的比赛. 数据集下载可以去https://www.kaggle.com/c/titanic/data. 本身写这个系列笔记是作为自己机器学习的记录,也为了加深自己对机器学习相关知识的理解.但是写了前两篇seaborn的笔记以后,感觉缺乏实际的比赛数据的例子,写起来比较枯燥,读的人看的可能也很枯燥,浏览量也寥寥.读的人可能看完了会有一种,"哦,这样啊,原来如此,懂了懂了",然鹅,

seaborn库

首先找到Anaconda Prompt命令行,下载seaborn库 ,命令 pip install seaborn 1.风格设置 import seaborn as sns import numpy as np import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline 写完就更新,不用一直点击运行 def sinplot(flip=1): x = np.linspace(0,14,100) 在0-

Python数据可视化-seaborn库之countplot

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

好用的函数，assert，random.sample，seaborn tsplot, tensorflow.python.platform flags 等，持续更新

python 中好用的函数,random.sample等,持续更新 random.sample random.sample的函数原型为:random.sample(sequence, k),从指定序列中随机获取指定长度的片断.sample函数不会修改原有序列 import random list = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] slice = random.sample(list, 5) # 从list中随机获取5个元素,作为一个片断返回 print(slic

Python使用Plotly绘图工具，绘制气泡图

今天来讲讲如何使用Python 绘图工具,Plotly来绘制气泡图. 气泡图的实现方法类似散点图的实现.修改散点图中点的大小,就变成气泡图. 实现代码如下: import plotly as py import plotly.graph_objs as go pyplt = py.offline.plot trace0 = go.Scatter( x=[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7], y=[8, 10, 12, 14, 16, 18, 20], mode='markers', mar

echarts使用踩坑实录之气泡图

最近想做一个统计文章点击率,评论率和点赞率的功能,听说echarts可以轻易完成它,于是我就选择使用echarts,考虑到我做的模块上文章是没有分类的,所以我的统计是基于一个个点,这一看嘛,感觉散点图可以胜任.为了突出表现那篇文章点击率或点赞率多,感觉气泡图就更能胜任这么回事.于是就选择气泡图干这件事. 简单地从官网拷贝个案例,直接从后台传递需要的json数据,原以为会想直方图那样简单,结果是数据加载了,然而默认没看见意料中的气泡!!怎么回事?? 一开始我怀疑是我后台返回的数据不符合需求,于是我

数据可视化 seaborn绘图(2)

统计关系可视化最常用的关系可视化的函数是relplot seaborn.relplot(x=None, y=None, hue=None, size=None, style=None, data=None, row=None, col=None, col_wrap=None, row_order=None, col_order=None, palette=None, hue_order=None, hue_norm=None, sizes=None, size_order=None, size

数据可视化 seaborn绘图(1)

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

seaborn 气泡图

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