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如何用Seaborn描绘线图，分面网格关联图，密度图，连接图，热力图，线性回归图，分面网格绘图

作者：互联网

事前准备请看之前的文章0o0！

线图

data = {
    'apple':[4,0,7,8],
    'orange':[3,5,6,7],
    'bananas':[6,4,5,3]
}
df = pd.DataFrame(data,index=['a','b','c','d'])
df

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plt.figure(dpi=150)
sns.lineplot(data=df)#一列一条线

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导入数据

tips = sns.load_dataset("tips")
tips.head()

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plt.figure(dpi=150)
sns.lineplot(x= 'total_bill',y='tip',data=tips)

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sns.lineplot(x = 'total_bill',y='tip',hue='sex',data=tips)

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plt.figure(dpi=150)
sns.lineplot(x = 'total_bill',y='tip',hue='sex',size='smoker',style='time',data=tips)

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mpg_df = sns.load_dataset("mpg")
mpg_df

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g = sns.relplot(x="displacement",y="mpg",data=mpg_df)#默认散点图

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g = sns.relplot(x="displacement",y="mpg",col="cylinders",data=mpg_df)

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g = sns.relplot(x="displacement",y="mpg",col="cylinders",row="origin",data=mpg_df)

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g = sns.relplot(x="displacement",y="mpg",col="cylinders",hue="origin",col_wrap=3,data=mpg_df)

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g = sns.relplot(x="displacement",y="mpg",col="cylinders",hue="origin",col_wrap=3,kind="line",data=mpg_df)

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密度图（双变量）

n=1024
x = np.random.normal(0,1,n)
y = np.random.normal(0,1,n)
g = sns.kdeplot(x,y)

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g = sns.kdeplot(x,y,shade=True)

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连接图

n=1024
x = np.random.normal(0,1,n)
y = np.random.normal(0,1,n)
g = sns.jointplot(x,y)

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g = sns.jointplot(x,y,kind="reg")

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g = sns.jointplot(x,y,kind="kde")

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g = sns.jointplot(x,y,kind="hex")

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热力图

df = pd.DataFrame(np.random.rand(10,10),columns=list('abcdefghij'))
df

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sns.heatmap(df)

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sns.heatmap(df,cmap="Greens")

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sns.heatmap(df,cmap="Greens",vmin=0,vmax=0.5)#设置最大值最小值

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sns.heatmap(df,cmap="Greens",annot=True)

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线性回归图

sns.regplot(x='total_bill',y = 'tip',data=tips)

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分面网格线性回归图

sns.lmplot(x='total_bill',y = 'tip',hue='sex',data=tips,col='size',col_wrap=3)

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分面网格绘制

g = sns.FacetGrid(mpg_df,col="origin")
g.map(sns.distplot,"mpg")

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g = sns.FacetGrid(mpg_df,col="origin")
g.map(sns.kdeplot,"mpg")

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标签：mpg,Seaborn,df,网格,分面,sns,tips,data,col
来源： https://blog.csdn.net/dongzixian/article/details/102761305