Seaborn

Seaborn 是 Matplotlib 的包装器,可以轻松创建常见的统计图。支持的图表列表包括单变量和双变量分布图,回归图以及用于绘制分类变量的多种方法。Seaborn 提供的完整图表列在他们的 API 参考中

在 Seaborn 中创建图形就像调用适当的图形函数一样简单。以下是为随机生成的数据创建直方图,核密度估计和地图的示例。

import numpy as np  # numpy used to create data from plotting
import seaborn as sns  # common form of importing seaborn

# Generate normally distributed data
data = np.random.randn(1000)

# Plot a histogram with both a rugplot and kde graph superimposed
sns.distplot(data, kde=True, rug=True)

http://i.imgur.com/CyxeSfj.png

也可以使用声明性语法来控制绘图的样式。

# Using previously created imports and data.

# Use a dark background with no grid.
sns.set_style('dark')
# Create the plot again
sns.distplot(data, kde=True, rug=True)

http://i.imgur.com/JMjHv6C.png

作为额外的好处,正常的 matplotlib 命令仍然可以应用于 Seaborn 图。这是一个向我们之前创建的直方图添加轴标题的示例。

# Using previously created data and style

# Access to matplotlib commands
import matplotlib.pyplot as plt

# Previously created plot. 
sns.distplot(data, kde=True, rug=True)
# Set the axis labels.
plt.xlabel('This is my x-axis')
plt.ylabel('This is my y-axis')

http://i.imgur.com/ei2fa17.png