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本文來自讀者投稿,作者:黃同學(xué)
學(xué)習(xí)Python中用seaborn繪圖的技巧
它簡化了復(fù)雜數(shù)據(jù)集的表示;
可以輕松構(gòu)建復(fù)雜的可視化,簡潔的控制matplotlib圖形樣式與幾個內(nèi)置主題;
seaborn不可以替代matplotlib,而是matplotlib的很好補充;
學(xué)習(xí)某個知識點,最好的東西就是照著官網(wǎng)的提示學(xué)習(xí),因為官網(wǎng)里面的知識點,夠完整、夠全面。seaborn的官網(wǎng)鏈接:http://seaborn.pydata.org
sns的使用來自于一個內(nèi)部笑話,與美劇The West Wing有關(guān)。這部劇里有一個人物,名叫Samual Norman Seaborn,首字母簡寫為sns,因此最終簡寫為sns。
seaborn是matplotlib的更高級的封裝。因此學(xué)習(xí)seaborn之前,首先要知道m(xù)atplotlib的繪圖原理。
我們知道,使用matplotlib繪圖,需要調(diào)節(jié)大量的繪圖參數(shù),需要記憶的東西很多。而seaborn基于matplotlib做了更高級的封裝,使得繪圖更加容易,它不需要了解大量的底層參數(shù),就可以繪制出很多比較精致的圖形。不僅如此,seaborn還兼容numpy、pandas數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),在組織數(shù)據(jù)上起了很大作用,從而更大程度上的幫助我們完成數(shù)據(jù)可視化。
最關(guān)鍵:seaborn是matplotlib的更高級的封裝。也就是說,對于matplotlib的那些調(diào)優(yōu)參數(shù)設(shè)置,也都可以在使用seaborn繪制圖形之后使用。
??
plt.style.use(“seaborn”):只是說調(diào)用了seaborn的繪圖樣式,并不能真正體現(xiàn)seaborn繪圖的好處。
sns.set():使用了這個方法后,所有之前寫過的matplotlib中的參數(shù)都還原了。因此,像設(shè)置中文字體顯示、設(shè)置負號的正常顯示,都必須放在sns.set()這句代碼之后。
直接調(diào)用seaborn函數(shù)繪圖:這種方式能真正體現(xiàn)seaborn繪圖的優(yōu)勢,也是我們經(jīng)常使用的繪圖方式。(最常用)
df = pd.read_excel("data.xlsx",sheet_name="數(shù)據(jù)源")
df1 = df.groupby("品牌").agg({"銷售數(shù)量":np.sum})
# 使用matplotlib風(fēng)格繪圖
plt.bar(x=df1.index,height=df1["銷售數(shù)量"],width=0.5,color="blue")
plt.savefig(r"G:\6Tipdm\2 python繪圖\seaborn\picture\seaborn繪圖方式_1",dpi=300)
# 使用seaborn風(fēng)格繪圖
plt.style.use("seaborn")
plt.bar(x=df1.index,height=df1["銷售數(shù)量"],width=0.5,color="blue")
plt.savefig(r"G:\6Tipdm\2 python繪圖\seaborn\picture\seaborn繪圖方式_2",dpi=300)
結(jié)果如下:
這個方法里面有幾個參數(shù),但是在實際中,我們都使用默認值即可,因為默認參數(shù)繪圖就已經(jīng)很好看啦,并不需要我們特意去設(shè)置。
① 常用參數(shù):sns.set(style=, context=, font_scale=)
style設(shè)置繪圖的樣式。
context一般使用默認樣式即可,不需要我們自己設(shè)置。默認是context=“notebook”。
font_scale控制坐標軸的刻度,一般設(shè)置為font_scale=1.2即可。
② 演示如下
df = pd.read_excel("data.xlsx",sheet_name="數(shù)據(jù)源")
df1 = df.groupby("品牌").agg({"銷售數(shù)量":np.sum})
# 使用matplotlib風(fēng)格繪圖
plt.bar(x=df1.index,height=df1["銷售數(shù)量"],width=0.5,color="blue")
plt.savefig(r"G:\6Tipdm\2 python繪圖\seaborn\picture\seaborn繪圖方式_3",dpi=300)
# 使用seaborn風(fēng)格繪圖
sns.set()
plt.rcParams["font.sans-serif"] = "SimHei"
plt.rcParams["axes.unicode_minus"] = False
plt.bar(x=df1.index,height=df1["銷售數(shù)量"],width=0.5,color="blue")
plt.savefig(r"G:\6Tipdm\2 python繪圖\seaborn\picture\seaborn繪圖方式_4",dpi=300)
結(jié)果如下:
df = pd.read_excel("data.xlsx",sheet_name="數(shù)據(jù)源")
sns.set_style("dark")
plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"]
plt.rcParams["axes.unicode_minus"] = False
# 注意:estimator表示對分組后的銷售數(shù)量求和。默認是求均值。
sns.barplot(x="品牌",y="銷售數(shù)量",data=df,color="steelblue",orient="v",estimator=sum)
plt.savefig(r"G:\6Tipdm\2 python繪圖\seaborn\picture\seaborn繪圖方式_5",dpi=300)
結(jié)果如下:
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4. 色情低俗信息,主要表現(xiàn)為:
1)包含自己或他人性經(jīng)驗的細節(jié)描述或露骨的感受描述;
2)涉及色情段子、兩性笑話的低俗內(nèi)容;
3)配圖、頭圖中包含庸俗或挑逗性圖片的內(nèi)容;
4)帶有性暗示、性挑逗等易使人產(chǎn)生性聯(lián)想;
5)展現(xiàn)血腥、驚悚、殘忍等致人身心不適;
6)炒作緋聞、丑聞、劣跡等;
7)宣揚低俗、庸俗、媚俗內(nèi)容。
5. 不實信息,主要表現(xiàn)為:
1)可能存在事實性錯誤或者造謠等內(nèi)容;
2)存在事實夸大、偽造虛假經(jīng)歷等誤導(dǎo)他人的內(nèi)容;
3)偽造身份、冒充他人,通過頭像、用戶名等個人信息暗示自己具有特定身份,或與特定機構(gòu)或個人存在關(guān)聯(lián)。
6. 傳播封建迷信,主要表現(xiàn)為:
1)找人算命、測字、占卜、解夢、化解厄運、使用迷信方式治??;
2)求推薦算命看相大師;
3)針對具體風(fēng)水等問題進行求助或咨詢;
4)問自己或他人的八字、六爻、星盤、手相、面相、五行缺失,包括通過占卜方法問婚姻、前程、運勢,東西寵物丟了能不能找回、取名改名等;
7. 文章標題黨,主要表現(xiàn)為:
1)以各種夸張、獵奇、不合常理的表現(xiàn)手法等行為來誘導(dǎo)用戶;
2)內(nèi)容與標題之間存在嚴重不實或者原意扭曲;
3)使用夸張標題,內(nèi)容與標題嚴重不符的。
8.「飯圈」亂象行為,主要表現(xiàn)為:
1)誘導(dǎo)未成年人應(yīng)援集資、高額消費、投票打榜
2)粉絲互撕謾罵、拉踩引戰(zhàn)、造謠攻擊、人肉搜索、侵犯隱私
3)鼓動「飯圈」粉絲攀比炫富、奢靡享樂等行為
4)以號召粉絲、雇用網(wǎng)絡(luò)水軍、「養(yǎng)號」形式刷量控評等行為
5)通過「蹭熱點」、制造話題等形式干擾輿論,影響傳播秩序
9. 其他危害行為或內(nèi)容,主要表現(xiàn)為:
1)可能引發(fā)未成年人模仿不安全行為和違反社會公德行為、誘導(dǎo)未成年人不良嗜好影響未成年人身心健康的;
2)不當評述自然災(zāi)害、重大事故等災(zāi)難的;
3)美化、粉飾侵略戰(zhàn)爭行為的;
4)法律、行政法規(guī)禁止,或可能對網(wǎng)絡(luò)生態(tài)造成不良影響的其他內(nèi)容。
二、違規(guī)處罰
本網(wǎng)站通過主動發(fā)現(xiàn)和接受用戶舉報兩種方式收集違規(guī)行為信息。所有有意的降低內(nèi)容質(zhì)量、傷害平臺氛圍及欺凌未成年人或危害未成年人身心健康的行為都是不能容忍的。
當一個用戶發(fā)布違規(guī)內(nèi)容時,本網(wǎng)站將依據(jù)相關(guān)用戶違規(guī)情節(jié)嚴重程度,對帳號進行禁言 1 天、7 天、15 天直至永久禁言或封停賬號的處罰。當涉及欺凌未成年人、危害未成年人身心健康、通過作弊手段注冊、使用帳號,或者濫用多個帳號發(fā)布違規(guī)內(nèi)容時,本網(wǎng)站將加重處罰。
三、申訴
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