Seaborn 常用的 10 种数据分析图表

内置示例数据集

seaborn内置了十几个示例数据集，通过load_dataset函数可以调用。

其中包括常见的泰坦尼克、鸢尾花等经典数据集。

# 查看数据集种类 
import seaborn as sns 
sns.get_dataset_names() 

import seaborn as sns 
# 导出鸢尾花数据集 
data = sns.load_dataset('iris') 
data.head() 

1. 散点图

函数sns.scatterplot

import seaborn as sns 
sns.set() 
import matplotlib.pyplot as plt 
%matplotlib inline 
# 小费数据集 
tips = sns.load_dataset('tips') 
ax = sns.scatterplot(x='total_bill',y='tip',data=tips) 
plt.show() 

2. 条形图

函数sns.barplot

显示数据平均值和置信区间

import seaborn as sns 
sns.set() 
import matplotlib.pyplot as plt 
%matplotlib inline 
# 小费数据集 
tips = sns.load_dataset("tips") 
ax = sns.barplot(x="day", y="total_bill", data=tips) 
plt.show() 

3. 线型图

函数sns.lineplot

绘制折线图和置信区间

import seaborn as sns 
sns.set() 
import matplotlib.pyplot as plt 
%matplotlib inline 
fmri = sns.load_dataset("fmri") 
ax = sns.lineplot(x="timepoint", y="signal", data=fmri) 
plt.show() 

4. 箱线图

函数seaborn.boxplot

import seaborn as sns 
sns.set() 
import matplotlib.pyplot as plt 
%matplotlib inline 
tips = sns.load_dataset("tips") 
ax = sns.boxplot(x="day", y="total_bill", data=tips) 
plt.show() 

5. 直方图

函数seaborn.distplot

import seaborn as sns 
import numpy as np 
sns.set() 
import matplotlib.pyplot as plt 
%matplotlib inline 
np.random.seed(0) 
x = np.random.randn(1000) 
ax = sns.distplot(x) 
plt.show() 

6. 热力图

函数seaborn.heatmap

import numpy as np 
np.random.seed(0) 
import seaborn as sns  
sns.set() 
import matplotlib.pyplot as plt 
%matplotlib inline 
uniform_data = np.random.rand(10, 12) 
ax = sns.heatmap(uniform_data) 
plt.show() 

7. 散点图矩阵

函数sns.pairplot

import seaborn as sns 
sns.set() 
import matplotlib.pyplot as plt 
%matplotlib inline 
iris = sns.load_dataset("iris") 
ax = sns.pairplot(iris) 
plt.show() 

8. 分类散点图

函数seaborn.catplot

import seaborn as sns 
sns.set() 
import matplotlib.pyplot as plt 
%matplotlib inline 
exercise = sns.load_dataset("exercise") 
ax = sns.catplot(x="time", y="pulse", hue="kind", data=exercise)\ 
plt.show() 

9. 计数条形图

函数seaborn.countplot

import seaborn as sns 
sns.set() 
import matplotlib.pyplot as plt 
%matplotlib inline 
titanic = sns.load_dataset("titanic") 
ax = sns.countplot(x="class", data=titanic) 
plt.show() 

10. 回归图

函数 seaborn.lmplot

绘制散点及回归图

import seaborn as sns 
sns.set() 
import matplotlib.pyplot as plt 
%matplotlib inline 
tips = sns.load_dataset("tips") 
ax = sns.lmplot(x="total_bill", y="tip", data=tips) 
 
plt.show()