Python matplotlib seaborn绘图教程详解

目录
  • 一、seaborn概述
  • 二、数据整理
    • 01折线图
    • 02柱形图
    • 03直方图
  • 三、绘图
    • 01设定调色盘
    • 02柱状图
    • 03技术图
    • 04点图
    • 05箱型图
    • 06小提琴图

一、seaborn概述

Seaborn是在matplotlib的基础上进行了更高级的API封装,从而使得作图更加容易,在大多数情况下使用seaborn就能做出很具有吸引力的图。详情请查阅官网:seaborn

二、数据整理

import seaborn as sns
import numpy as np
import matplotlib as mpl
from matplotlib import pyplot as plt
import pandas as pd
from datetime import datetime,timedelta
%matplotlib inline
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] # 用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False # 用来正常显示负号
from datetime import datetime
films=['穿过寒冬拥抱你','反贪风暴5:最终章','李茂扮太子','误杀2','以年为单位的恋爱','黑客帝国:矩阵重启','雄狮少年','魔法满屋','汪汪队立大功大电影','爱情神话']
regions=['中国','英国','澳大利亚','美国','美国','中国','英国','澳大利亚','美国','美国']
bos=['61,181','44,303','42,439','22,984','13,979','61,181','44,303','41,439','20,984','19,979']
persons=['31','23','56','17','9','31','23','56','17','9']
prices=['51','43','56','57','49','51','43','56','57','49']
showdate=['2022-12-03','2022-12-05','2022-12-01','2022-12-02','2022-11-05','2022-12-03','2022-12-05','2022-12-01','2022-12-02','2022-11-05']
ftypes=['剧情','动作','喜剧','剧情','剧情','爱情','动作','动画','动画','动画']
points=['8.1','9.0','7.9','6.7','3.8','8.1','9.0','7.9','6.7','3.8']
filmdescript={
    'ftypes':ftypes,
    'bos':bos,
    'prices':prices,
    'persons':persons,
    'regions':regions,
    'showdate':showdate,
    'points':points
}
import numpy as np
import pandas as pd
cnbo2021top5=pd.DataFrame(filmdescript,index=films)
cnbo2021top5[['prices','persons']]=cnbo2021top5[['prices','persons']].astype(int)
cnbo2021top5['bos']=cnbo2021top5['bos'].str.replace(',','').astype(int)
cnbo2021top5['showdate']=cnbo2021top5['showdate'].astype('datetime64')
cnbo2021top5['points']=cnbo2021top5['points'].apply(lambda x:float(x) if x!='' else 0)
cnbo2021top5

# 常用调色盘
r_hex = '#dc2624'     # red,       RGB = 220,38,36
dt_hex = '#2b4750'    # dark teal, RGB = 43,71,80
tl_hex = '#45a0a2'    # teal,      RGB = 69,160,162
r1_hex = '#e87a59'    # red,       RGB = 232,122,89
tl1_hex = '#7dcaa9'   # teal,      RGB = 125,202,169
g_hex = '#649E7D'     # green,     RGB = 100,158,125
o_hex = '#dc8018'     # orange,    RGB = 220,128,24
tn_hex = '#C89F91'    # tan,       RGB = 200,159,145
g50_hex = '#6c6d6c'   # grey-50,   RGB = 108,109,108
bg_hex = '#4f6268'    # blue grey, RGB = 79,98,104
g25_hex = '#c7cccf'   # grey-25,   RGB = 199,204,207
color=['#dc2624' ,'#2b4750','#45a0a2','#e87a59','#7dcaa9','#649E7D','#dc8018','#C89F91','#6c6d6c','#4f6268','#c7cccf']
sns.set_palette(color)

01 折线图

def sinplot(flip=1):
    x = np.linspace(0, 14, 100)
    for i in range(1, 7):
        plt.plot(x, np.sin(x + i * .5) * (7 - i) * flip)
sinplot()
# 对两种画图进行比较
fig = plt.figure()
sns.set()
sinplot()

plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] # 用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False # 用来正常显示负号
plt.figure(figsize=(14,8))
plt.title("中国电影票房2021top10")
plt.xlabel("电影名称")
plt.ylabel("电影票房")
sns.lineplot(data=cnbo2021top5[['bos']])
plt.xticks(rotation=45)

02 柱形图

cnbo2021top5ftgb=cnbo2021top5.groupby(['ftypes'])['bos','persons','prices','points'].mean()
cnbo2021top5ftgb=cnbo2021top5ftgb.reset_index().replace()
cnbo2021top5ftgb

### 02 条形图
plt.figure(figsize=(14,8))
plt.title("中国电影票房2021top10")
sns.barplot(x=cnbo2021top5ftgb['ftypes'],y=cnbo2021top5ftgb['persons'])
plt.xlabel("电影类型")
plt.ylabel("场均人次")
plt.xticks(rotation=45)
plt.show()

03 直方图

### 03 直方图
plt.figure(figsize=(14,8))
plt.title("中国电影票房2021top10")
sns.histplot(x=cnbo2021top5['bos'],bins=15) # x=cnbo2021top5ftgb['ftypes'],y=cnbo2021top5ftgb['persons']
plt.xlabel("电影类型")
plt.ylabel("场均人次")
plt.xticks(rotation=45)
plt.show()

三、绘图

上面的数据只有十部电影,而下面的数据是我整理出来的电影数据:

Excel:300部电影数据整理

import pandas as pd
cnboo=pd.read_excel("cnboNPPD1.xlsx")
cnboo

01 设定调色盘

# 设定调色盘
sns.set_palette(color)
sns.palplot(sns.color_palette(color,11)) # 表示11种颜色

02 柱状图

sns.set_palette(color)
sns.palplot(sns.color_palette(color,11))
plt.figure(figsize=(25,20))
plt.title('电影票房')
plt.xticks(rotation=45)
sns.barplot(x='TYPE',
            y='PRICE',
            hue='TYPE',
            data=cnboo)

03 技术图

sns.set_palette(color)
sns.palplot(sns.color_palette(color,11))
plt.figure(figsize=(15,10))
plt.title('电影票房')
plt.xticks(rotation=45)
sns.countplot(x='TYPE',data=cnboo)

04 点图

sns.set_palette(color)
sns.palplot(sns.color_palette(color,11))
plt.figure(figsize=(15,10))
plt.title('电影票房')
plt.xticks(rotation=45)
sns.pointplot(x='TYPE',y='PRICE',data=cnboo)
plt.show()

sns.set_palette(color)
sns.palplot(sns.color_palette(color,11))
plt.figure(figsize=(25,10))
plt.title('电影票房')
plt.xticks(rotation=45)
sns.pointplot(x='TYPE',y='PRICE',hue='REGION',data=cnboo)
plt.show()

05 箱型图

### 05 箱型图
sns.set_palette(color)
sns.palplot(sns.color_palette(color,11))
plt.figure(figsize=(35,10))
plt.title('电影票房')
plt.xticks(rotation=45)
sns.boxplot(x='TYPE',y='PERSONS',hue='REGION',data=cnboo) # ,markers=['^','o'],linestyles=['-','--']
plt.show()
# 图中的单个点代表在此数据当中的异常值

06 小提琴图

### 06 小提琴图
sns.set_palette(color)
sns.palplot(sns.color_palette(color,11))
plt.figure(figsize=(35,10))
plt.title('电影票房')
plt.xticks(rotation=45)
sns.violinplot(x='TYPE',y='PRICE',hue='REGION',data=cnboo) # ,markers=['^','o'],linestyles=['-','--']
plt.show()

绘制横着的小提琴图:

sns.set_palette(color)
sns.palplot(sns.color_palette(color,11))
plt.figure(figsize=(35,10))
plt.title('电影票房')
plt.xticks(rotation=45)
sns.violinplot(x='PERSONS',y='PRICE',hue='REGION',data=cnboo,orient='h')
plt.show()

到此这篇关于Python matplotlib seaborn绘图教程详解的文章就介绍到这了,更多相关Python seaborn绘图内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们!

(0)

相关推荐

  • Python编程matplotlib绘图挑钻石seaborn小提琴和箱线图

    目录 箱线图 小提琴图 想不到大家都这么喜欢用python给女朋友挑钻石,所以我又写了个续. 如果看过之前一篇用python给女朋友挑钻石的文章,那么可以直接从箱线图开始读. seaborn是matplotlib的补充包,提供了一系列高颜值的figure,并且集成了多种在线数据集,通过sns.load_dataset()进行调用,可供学习,如果网络不稳定,可下载到本地,然后在调用的时候使用把cache设为True. 其中,diamonds数据集中包含了钻石数据,总计十项,分别是[重量/克拉]ca

  • python数据可视化Seaborn绘制山脊图

    目录 1. 引言 2. 举个栗子 3.山脊图 4.扩展 5.结论 1. 引言 山脊图一般由垂直堆叠的折线图组成,这些折线图中的折线区域间彼此重叠,此外它们还共享相同的x轴. 山脊图经常以一种相对不常见且非常适合吸引大家注意力的紧凑图的形式表现.观察上图,我们给其起名叫Ridge plot是非常恰当的,因为上述图表看起来确实很像山的脊背.此外,上述图像还有另一个称呼叫做Joy Plots–这主要是因为Joy Division乐队在如下专辑封面上采用了这种可视化形式. 2. 举个栗子 在介绍完山脊图

  • Python可视化学习之seaborn绘制线型回归曲线

    目录 本文速览 1.绘图数据准备 2.seaborn.regplot regplot默认参数线型回归图 分别设置点和拟合线属性 置信区间(confidenceinterval)设置 拟合线延伸与坐标轴相交 拟合离散变量曲线 多项式回归(polynomialregression)拟合曲线 3.seaborn.lmplot 按变量分类拟合回归线 散点marker设置 散点调色盘 拟合线属性设置 绘制分面图 本文速览 1.绘图数据准备 依旧使用鸢尾花iris数据集,详细介绍见之前文章. #导入本帖要用

  • Python可视化学习之seaborn绘制矩阵图详解

    目录 本文内容速览 1.绘图数据准备 2.seaborn.pairplot 加上分类变量 修改调色盘 x,y轴方向选取相同子集 x,y轴方向选取不同子集 非对角线散点图加趋势线 对角线上的四个图绘制方式 只显示网格下三角图形 图形外观设置 3.seaborn.PairGrid(更灵活的绘制矩阵图) 每个子图绘制同类型的图 对角线和非对角线分别绘制不同类型图 对角线上方.对角线.对角线下方分别绘制不同类型图 其它一些参数修改 本文内容速览 1.绘图数据准备 还是使用鸢尾花iris数据集 #导入本帖

  • python可视化分析的实现(matplotlib、seaborn、ggplot2)

    一.matplotlib库 1.基本绘图命令 import matplotlib.pyplot as plt plt.figure(figsize=(5,4)) #设置图形大小 plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #正常显示负号 plt.rcParams['font.sans-self']=['Kai Ti'] #设置字体,这里是楷体,SimHei表示黑体 #基本统计图 plt.bar(x,y);plt.pie(y,labels=x);plt.plo

  • Python编程使用matplotlib挑钻石seaborn画图入门教程

    目录 scatter_plot lmplot jointplot 挑钻石第二弹 seaborn是matplotlib的补充包,提供了一系列高颜值的figure,并且集成了多种在线数据集,通过sns.load_dataset()进行调用,可供学习,如果网络不稳定,可下载到本地,然后在调用的时候使用把cache设为True. scatter_plot 官方的示例就很不错,绘制了diamonds数据集中的钻石数据.diamonds中总共包含十项数据,分别是重量/克拉.切割水平.颜色.透明度.深度.ta

  • python数据可视化Seaborn画热力图

    目录 1.引言 2. 栗子 3. 数据预处理 4. 画热力图 5. 添加数值 6. 调色板优化 1.引言 热力图的想法很简单,用颜色替换数字. 现在,这种可视化风格已经从最初的颜色编码表格走了很长一段路.热力图被广泛用于地理空间数据.这种图通常用于描述变量的密度或强度,模式可视化.方差甚至异常可视化等. 鉴于热力图有如此多的应用,本文将介绍如何使用Seaborn 来创建热力图. 2. 栗子 首先我们导入Pandas和Numpy库,这两个库可以帮助我们进行数据预处理. import pandas

  • Python matplotlib seaborn绘图教程详解

    目录 一.seaborn概述 二.数据整理 01折线图 02柱形图 03直方图 三.绘图 01设定调色盘 02柱状图 03技术图 04点图 05箱型图 06小提琴图 一.seaborn概述 Seaborn是在matplotlib的基础上进行了更高级的API封装,从而使得作图更加容易,在大多数情况下使用seaborn就能做出很具有吸引力的图.详情请查阅官网:seaborn 二.数据整理 import seaborn as sns import numpy as np import matplotl

  • Python绘制散点图的教程详解

    少废话,直接上代码 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 1. 首先是导入包,创建数据 n = 10 x = np.random.rand(n) * 2# 随机产生10个0~2之间的x坐标 y = np.random.rand(n) * 2# 随机产生10个0~2之间的y坐标 # 2.创建一张figure fig = plt.figure(1) # 3. 设置颜色 color 值[可选参数,即可填可不填],方式有几种 # col

  • Python数据可视化绘图实例详解

    目录 利用可视化探索图表 1.数据可视化与探索图 2.常见的图表实例 数据探索实战分享 1.2013年美国社区调查 2.波士顿房屋数据集 利用可视化探索图表 1.数据可视化与探索图 数据可视化是指用图形或表格的方式来呈现数据.图表能够清楚地呈现数据性质, 以及数据间或属性间的关系,可以轻易地让人看图释义.用户通过探索图(Exploratory Graph)可以了解数据的特性.寻找数据的趋势.降低数据的理解门槛. 2.常见的图表实例 本章主要采用 Pandas 的方式来画图,而不是使用 Matpl

  • Python matplotlib plotly绘制图表详解

    目录 一.整理数据 二.折线图 三.散点图 四.饼图 五.柱形图 六.点图(设置多个go对象) 七.2D密度图 八.简单3D图 一.整理数据 以300部电影作为数据源 import pandas as pd cnboo=pd.read_excel("cnboNPPD1.xls") cnboo import seaborn as sns import numpy as np import matplotlib as mpl from matplotlib import pyplot as

  • Python的pygame安装教程详解

    简介 关于Pygame的基本信息,pygame是什么,谁会被Pygame吸引,并且在哪里找到它. Pygame是被设计用来写游戏的python模块集合,Pygame是在优秀的SDL库之上开发的功能性包.使用python可以导入pygame来开发具有全部特性的游戏和多媒体软件,Pygame是极度轻便的并且可以运行在几乎所有的平台和操作系统上.Pygame包已经被下载过成千上万次,并且也被访问过成千上万次. Pygame是免费的,发行遵守GPL,你可以利用它开发开源的.免费的.免费软件.共享件.还有

  • Python代码调试技巧教程详解

    目录 关于代码调试的技巧,我之前写过很多的文章,加起来也有 将近 10 篇了,关注比较早的同学,也应该都有看过. 还没看过的同学,欢迎前往查阅:调试技巧 其中有一篇是关于 pdb 的调试技巧的: 里面介绍了两种 pdb 的调试入口,也是大部分所熟知的. 这里再带大家回顾一下 第一种:指定 -m pdb 来开启 $ python -m pdb pdb_demo.py 第二种:使用 pdb.set_trace() 在代码中设置断点 import pdb pdb.set_trace() 但其实,pdb

  • Python制作微信机器人教程详解

    目录 一.环境配置 二.登录 三. 第一个简单的消息发送监控 四.指定某个微信好友发送消息 五.所有微信群监控 六.公众号监听 七.定时发送消息 八.微信智能聊天机器人 一.环境配置 大多数人无法登录网页版,所以饶过它模拟电脑登录,这个模块一定记得安装: pip install itchat-uos pip install itchat 二.登录 #码登录个人微信账号 import itchat itchat.auto_login(hotReload=True)#hotReload= True可

  • Python Matplotlib绘制多子图详解

    通过获取子图的label和线型来合并图例 注意添加label #导入数据(读者可忽略) pre_lp=total_res#组合模型 true=diff1[-pre_day:]#真实值 pre_ph=results_data["yhat"]#prophet pre_lstm=reslut#lstm pre_ari=data_ari['data_pre']#arima #设置中文字体 rcParams['font.sans-serif'] = 'kaiti' # 生成一个时间序列 (读者可

  • Python实现农历转换教程详解

    目录 前言 详细使用方法 阳历与农历日期的相互转换 闰月 其他 实战:计算节日距离天数 前言 最近处理工作任务的时候遇到了转换农历的问题.一开始我打算搜索在线处理的网站或者转换的接口,结果找到了一个Python库可以直接解决,今天正好同大家分享一下. 农历,是我国现行的传统历法.它是根据月相的变化周期,每一次月相朔望变化为一个月,参考太阳回归年为一年的长度,并加入二十四节气与设置闰月以使平均历年与回归年相适应. 对于我们处理数据来说,并不需要去详细研究农历与公历之间的转换关系.在Python中,

  • Python操作MongoDB的教程详解(插,查,改,排,删)

    目录 插入文档 插入集合 返回 _id 字段 插入多个文档 插入指定 _id 的多个文档 查询文档 查询一条数据 查询集合中所有数据 查询指定字段的数据 根据指定条件查询 高级查询 返回指定条数记录 修改文档 排序 删除数据 删除多个文档 删除集合中的所有文档 删除集合 MongoDB 是一个基于分布式文件存储的数据库.是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品,是非关系数据库当中功能最丰富,最像关系数据库的. MongoDB 是目前最流行的 NoSQL 数据库之一,使用的数据类型 BSON(

随机推荐