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济南做网站公司,个人域名备案 网站名称,关系建设的网站,济南济阳网站建设【数据操作与可视化】Serborn绘图-类别散点图和热力图 一、类别散点图 通过 stripplot()函数可以画一个散点图#xff0c; stripplot0函数的语法格式如下。 seaborn.stripplot(xNone, yNone, hueNone, dataNone, orderNone, hue_orderNone, jitterFalse)上述函数中常用参数的含…【数据操作与可视化】Serborn绘图-类别散点图和热力图一、类别散点图通过 stripplot()函数可以画一个散点图 stripplot0函数的语法格式如下。seaborn.stripplot(xNone,yNone,hueNone,dataNone,orderNone,hue_orderNone,jitterFalse)上述函数中常用参数的含义如下(1) xyhue用于绘制数据的输入。(2) data用于绘制的数据集。(3) jitter表示抖动的程度(仅沿类別轴)。当很多数据点重叠时可以指定抖动的数量或者设为True使用默认值。为了让大家更好地理解接下来通过 stripplot()函数绘制一个散点图示例代码如下。# 获取tips数据 tips sns.load_dataset(tips) sns.stripplot(xday, ytotal_bill, datatips)运行结果如下图所示。从上图中可以看出图表中的横坐标是分类的数据而且一些数据点会互相重叠不易于观察。为了解决这个问题可以在调用striplot()函数时传入jitter参数以调整横坐标的位置改后的示例代码如下。sns.stripplot(xday,ytotal_bill,datatips,jitterTrue)运行结果如下图所示。除此之外还可调用 swarmplot0函数绘制散点图该函数的好处是所有的数据点都不会重叠可以很清晰地观察到数据的分布情况示例代码如下。sns.swarmplot(xday,ytotal_bill,datatips)运行结果如图所示。二、热力图基于advertising.csv的数据利用matplotlib的热力图heatmap可以直观快速了解哪些列对销售额的影响最大代码如下importpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassb adspd.read_csv(./advertising.csv)print(ads.head())# 显示数据列名和少量数据sb.heatmap(ads.corr(),annotTrue)# corr计算相关系数annotTrue显示数字plt.show()从上图绘制的相关系数热力图来看微信(wechat)的广告投放对销售额(sales)所产生的影响最大也就是说微信广告的效果最好微博次之其他广告渠道最差。当然除了使用热力图来绘制相关性我们也可以使用散点图来绘制两两影响代码如下sb.pairplot(ads,x_vars[wechat,weibo,others],y_varssales)plt.show()同样可以比较直观的看出微信与销售额之间成更好的正相关拟合度更高。同时根据以上可视化图像也可以辅助我们选择一个更为合适的函数进行拟合。