核心点:seaborn,更高级、更便捷、更美观!
seaborn
的一些介绍!seaborn
建立在 Matplotlib 的基础上的,提供了更高级、更美观、更易用的接口,用于创建各种统计图表和信息可视化!catplot
violinplot
histplot
jointplot
heatmap
lineplot
stripplot
boxplot
pAIrplot
pip
即可!iris
数据集进行图表的展示。sns.catplot
函数,并将kind
参数设置为"bar"。sns.violinplot
函数。sns.histplot
函数。bins
参数控制直方图的箱子数量,kde=True
添加了核密度估计曲线以平滑显示分布情况。sns.jointplot
函数。kind
参数来指定不同类型的jointplot,例如"scatter"(散点图)或"kde"(双变量核密度估计图),显示两个变量之间的关系。sns.heatmap
函数。heatmap
用于可视化矩阵数据中各个元素的相对大小。corr()
函数计算了Iris数据集中数值特征之间的相关性矩阵。sns.heatmap
来绘制相关性热图,其中annot=True
表示在热图中显示数值标签,cmap
参数用于指定颜色地图,linewidths
参数用于指定单元格之间的边框宽度。sns.lineplot
函数。hue
参数将数据按物种分组以在同一图中显示不同物种的趋势。sns.stripplot
函数。sns.boxplot
函数。sns.pairplot
函数。hue="species"
)。