作者|Jenny Dcruz
编译|VK
起源|Towards Datas Science

Seaborn是一个功能强大的Python库，用于加强数据可视化。它为Matplotlib提供了大量高级接口。Seaborn能够很好地解决数据帧，而Matplotlib则不行，它能够让你以更简略的形式绘制引人注目的图表。

为了更好地了解本文，你须要理解pandas和matplotlib的基础知识。如果没有，能够参考以下文章：

  1. 用Pandas进行数据分析：https://towardsdatascience.co...
  2. 应用Matplotlib进行可视化：https://towardsdatascience.co...

确保零碎中装置了必要的库：

应用conda：

conda install pandasconda install matplotlibconda install seaborn

应用pip：

pip install pandaspip install matplotlibpip install seaborn

让咱们首先导入所需的Python库和数据集。

你能够在这里找到本教程的CSV文件:https://github.com/jendcruz22...

import pandas as pdfrom matplotlib import pyplot as pltimport seaborn as snsdf = pd.read_csv('Pokemon.csv', index_col = 0, encoding='unicode-escape')df.head()

在下面的代码中，咱们将index_col设置为0，这示意咱们将第一列视为索引。

应用seaborn和Pokemon（口袋妖怪）数据集的属性，咱们将创立一些十分乏味的可视化成果。咱们首先要看的是散点图。

散点图

散点图应用点来示意不同数值变量的值。每个点在程度轴和垂直轴上的地位示意单个数据点的值。它们用于察看变量之间的关系。

在seaborn中制作散点图只须要应用“lmplot”函数。为此，咱们将dataframe传递给data参数，而后传入x和y轴的列名。

默认状况下，散点图还显示一条回归线，它是一条最适宜数据的直线。

sns.lmplot(x=’Attack’, y=’Defense’, data=df)plt.show()

在这里你能够看到咱们的散点图，它显示了防御得分与防守得分的比拟。

咱们的回归线基本上显示了两轴之间的相关性。在这种状况下，它是向上倾斜的。也就是说当防御得分越来越高，防守得分也会越来越高。要删除回归线，能够将“fitreg”参数设置为false。

此外，咱们能够通过设置hue参数来在Pokemon的进化阶段着色。这个色调的参数是十分有用的，因为它容许你用色彩来表白第三维度的信息。

sns.lmplot(x=’Attack’, y=’Defense’, data=df, fit_reg=False, hue=’Stage’)plt.show()

散点图看起来和之前的一样，除了两头没有回归线，而且每个点的色彩也不同。这些色彩只是显示了每个小精灵的阶段。Stage只是咱们之前看到的数据中的另一个属性。

通过这张图，咱们能够得出这样的论断:在第一阶段的pokemon（蓝点）通常比在更高阶段的pokemon得分更低。

箱线图

箱线图是罕用于显示数据分布的重要图之一。在seaborn中只须要一行代码就能够应用boxplot函数显示箱线图。在本例中，咱们将应用除total、stage和legendary属性之外的整个dataframe。

df_copy = df.drop([‘Total’, ‘Stage’, ‘Legendary’], axis=1)sns.boxplot(data=df_copy)

在这里咱们能够看到每个属性都有其各自的箱线图。

箱线图基于5个数字摘要，每个摘要以不同的行显示。两头的线是中值，是数据的中心点。箱线图末端的最底部和最顶部的线是四分位数1和4的中位数，基本上显示了散布的最小值和最大值。两头的另外两条线是四分位数2和3的中位数，它们显示了值与中位数之间的差别。超出此范畴的单点示意数据中的异样值。

小提琴图

小提琴图与箱线图类似。小提琴图是箱线图十分有用的替代品。它们通过小提琴的厚度来显示散布，而不只是简要的统计。家喻户晓，小提琴图在剖析和可视化数据集中不同属性的散布时十分不便。

在本例中，咱们将应用上一个示例中的雷同数据帧正本。

sns.violinplot(data=df_copy)plt.show()

咱们能够察看到口袋妖怪每个属性的值散布。小提琴较厚的区域意味着值的密度更高。小提琴图的两头局部通常比拟厚，这意味着那里的值密度很高。咱们比拟了下一个口袋妖怪的攻打类型。为此，让咱们应用雷同的小提琴绘图办法。

plt.figure(figsize=(10,6))\sns.violinplot(x='Type 1', y='Attack', data=df)plt.show()

这个图显示了每个口袋妖怪的次要类型的攻打分数散布。如你所见，“龙”型口袋妖怪的攻打得分最高，但它们也有较高的方差，这意味着它们的攻打分数也非常低。“Ghost”主类型的方差非常低，这意味着它们的大多数数据值都集中在核心。

热图

热图帮忙你可视化矩阵类型的数据。例如，咱们能够将口袋妖怪不同属性之间的所有关联可视化。

让咱们通过调用“corr”函数来计算数据帧的相关性，并应用“heatmap”函数绘制热图。

corr = df_copy.corr()sns.heatmap(corr)

下面的热图显示了咱们数据帧的相关性。

长方体的色彩越浅，这两个属性之间的相关性就越高。例如，血量和口袋妖怪的整体速度之间的相关性非常低。因而，盒子的色彩是深色的。HP和进攻速度之间的相关性十分高，因而咱们能够在热图中看到一个红色方块。咱们能够看到，当一个属性变高时，其余属性也会变高，比方防守速度。

直方图

直方图容许你绘制数值分布图。如果咱们要应用matplotlib来创立柱状图，那么与应用seaborn创立柱状图相比，这将须要更多的工作。对于seaborn，只须要一行代码就能够创立。

例如，咱们能够创立一个直方图来绘制带有攻打属性的散布。

sns.distplot(df.Attack, color=’blue’)

咱们能够看到大多数口袋妖怪都在50-100之间。咱们能够看到，攻打值大于100或小于50的口袋妖怪要少得多。

Calplots公司

与条形图相似，calplots容许你可视化每个类别变量的散布。咱们能够应用calplot来查看每种次要类型中有多少口袋妖怪。

sns.countplot(x=’Type 1', data=df)plt.xticks(rotation=-45)

咱们能够看到，“水”类的口袋妖怪最多，而“仙女”和“冰”类的口袋妖怪起码。

密度图

密度图显示两个变量之间的散布。例如，咱们能够应用密度图来比拟口袋妖怪的两个属性：攻打值、进攻值。咱们将应用'jointplot'函数来实现此操作。

sns.jointplot(df.Attack, df.Defense, kind=’kde’, color=’lightblue’)

“kde”示意咱们须要一个密度图。

如你所见，绘图区域在光明中的变动取决于区域中的值的数量。光明区域预示着一种十分牢固的关系。从这个图中咱们能够看出，当攻打值在50到75之间时，进攻值在50左右。

对于这篇文章。我心愿你喜爱用seaborn可视化数据。

你能够在这里找到本文的代码和数据集：https://github.com/jendcruz22...

感激你的浏览！

参考援用

[1] Seaborn文档：https://seaborn.pydata.org/

原文链接：https://towardsdatascience.co...

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