标签：总结 编码 显示 07 python kde 散点图 sns 变量

　　1、各类图的作用

　　　　由于不总是很容易决定如何最好地讲述数据背后的故事，因此我们将图表类型分为三大类来帮助实现这一点。

　　　　　　1）、趋势类

　　　　　　　　　　趋势被定义为一种变化模式。

 　　　　　　　　　sns.lineplot-折线图最适合显示一段时间内的趋势，多条线可用于显示多个组中的趋势。 

　　　　　　2）、关系类

　　　　　　　　　　我们可以使用许多不同的图表类型来理解数据中变量之间的关系。

　　　　　　　　　　条形图：

　　　　　　　　　　　　用于比较不同组对应的数量。 

　　　　　　　　　　　　　　sns.heatmap-heatmap可用于在数字表中查找颜色编码的图案。             

　　　　　　　　　　　　　　散点图：

　　　　　　　　　　　　　　　　散点图显示两个连续变量之间的关系；如果用颜色编码，我们也可以显示与第三个分类变量之间的关系。             

　　　　　　　　　　　　　　regplot-在散点图中包含回归线，可以更容易地看到两个变量之间的任何线性关系。             

　　　　　　　　　　　　　　sns.lmplot-如果散点图包含多个颜色编码的组，此命令对于绘制多条回归线很有用。             

　　　　　　　　　　　　　　swamplot-分类散点图显示了连续变量和分类变量之间的关系。

　　　　　　3）、分布类

　　　　　　　　　　我们将分布可视化，以显示我们期望在变量中看到的可能值，以及它们的可能性

　　　　　　　　　　分布图：

　　　　　　　　　　　　柱状图显示单个数值变量的分布。             

　　　　　　　　　　kdeplot-kde图（或2dkde图）显示单个数值变量（或两个数值变量）的估计、平滑分布。             

　　　　　　　　　　sns.jointplot-此命令可用于同时显示每个单独变量的二维kde图和相应的kde图。 

　　2、更改图的主题

　　　　　　其实只需要一行代码就可以：

# Change the style of the figure to the "dark" theme
sns.set_style("dark")

　　　　　　注意：

　　　　　　　　Seaborn有五个不同的主题：（1）“DarkGrid”、（2）“WhiteGrid”、（3）“Dark”、（4）“White”和（5）“Ticks”

　　　　　　　　我们只需要使用与上面代码单元中的类似的命令（填充所选主题）来更改它。

此次学习到此结束！！！！！

标签：总结,编码,显示,07,python,kde,散点图,sns,变量
来源： https://www.cnblogs.com/fb1704011013/p/11185593.html

本站声明： 1. iCode9 技术分享网（下文简称本站）提供的所有内容，仅供技术学习、探讨和分享；
2. 关于本站的所有留言、评论、转载及引用，纯属内容发起人的个人观点，与本站观点和立场无关；
3. 关于本站的所有言论和文字，纯属内容发起人的个人观点，与本站观点和立场无关；
4. 本站文章均是网友提供，不完全保证技术分享内容的完整性、准确性、时效性、风险性和版权归属；如您发现该文章侵犯了您的权益，可联系我们第一时间进行删除；
5. 本站为非盈利性的个人网站，所有内容不会用来进行牟利，也不会利用任何形式的广告来间接获益，纯粹是为了广大技术爱好者提供技术内容和技术思想的分享性交流网站。