【Python】【数据分析】深入探索 Python 数据可视化：Seaborn 可视化库详解 ...

引言

Seaborn 是基于 Matplotlib 库的一个高级数据可视化库，它为数据分析提供了更方便、更美观的绘图功能。Seaborn 使得数据可视化更简洁、更直观，适适用于统计图表的快速绘制。它能够自动计算数据的某些统计特性，资助分析人员快速绘制出漂亮且有意义的图表。在这篇文章中，我们将深入介绍 Seaborn 的各个方面，资助你更好地把握怎样在数据分析中利用 Seaborn。
一、Seaborn 简介

Seaborn 是 Python 中一个强大的数据可视化库，它创建在 Matplotlib 之上并补充了更多高级功能，旨在使统计图形的创建更加轻便。Seaborn 专注于数据的统计分布、数据之间的关系、时间序列分析等，它能够资助分析人员快速从数据中提取有意义的模式和趋势。
Seaborn 的核心特点包罗：

• 自动化计算统计量：Seaborn 会自动计算数据的统计特性（如均值、方差、分位数等），并将其图形化。
  
• 美观的默认样式：与 Matplotlib 相比，Seaborn 的默认样式更具现代感和美观。
  
• 简洁的语法：Seaborn 提供了简洁的 API，可以通过少量代码完成复杂的绘图使命。
  

Seaborn 常常用于探索性数据分析（EDA），资助我们理解数据的结构、趋势、分布等。
二、安装 Seaborn

在利用 Seaborn 之前，你需要安装它。你可以通过 Python 的包管理工具 pip 安装 Seaborn：

1. pip install seaborn

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安装后，你就可以在 Python 环境中导入 Seaborn，开始利用其丰富的可视化功能。
在利用 Seaborn 时，我们可以通过以下方式导入库：

1. import seaborn as sns

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seaborn 是用于数据可视化的高级接口，它基于 Matplotlib，通常利用 sns 作为别名来调用险些全部的绘图下令。
三、Seaborn 的根本图形

Seaborn 提供了多种常见的统计图形，包罗散点图、线图、条形图、箱型图、热力图等。每种图形都能够资助我们从不同角度理解数据的特性和关系。为了能够顺利地绘制这些图形，我们需要进行一些前期预备，包罗导入库、加载数据集等。为了演示，我们将利用Seaborn自带的 “tips” 数据集。这个数据集包含餐厅账单和小费的相关信息，如账单总额、小费金额、就餐时间、性别、吸烟环境等。通过加载这些数据，我们可以为接下来的可视化步调预备好数据。
示例代码：

1. # 导入必要的库import seaborn as sns
2. import matplotlib.pyplot as plt# 加载Seaborn自带的"tips"数据集tips = sns.load_dataset("tips")# 查看数据的前五行，理解数据结构print(tips.head())

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代码阐明：

• import seaborn as sns
  ：导入Seaborn库，并将其简称为 sns。
  
• import matplotlib.pyplot as plt：导入Matplotlib的pyplot模块，简称为 plt，用于表现图形。
  
• tips = sns.load_dataset("tips")：加载Seaborn内置的 “tips” 数据集。
  

加载数据集后，您可以通过 tips.head() 查看数据的前几行，了解其结构。比方：

1.    total_bill   tip     sex smoker   day    time  size
2. 0      16.99  1.01    Female     No  Sun  Dinner     2
3. 1      10.34  1.66      Male     No  Sun  Dinner     3
4. 2      21.01  3.50      Male     No  Sun  Dinner     3
5. 3      23.68  3.31    Female     No  Sun  Dinner     2
6. 4      24.59  3.61      Male     No  Sun  Dinner     4

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完成这些预备工作后，我们就可以开始利用Seaborn绘制各种类型的统计图形，资助我们更好地理解数据。
3.1 散点图（Scatter Plot）

散点图用于展示两个变量之间的关系，适用于一连型数据，常用于观察两个变量是否存在某种关联或趋势。
示例代码：

1. sns.scatterplot(x="total_bill", y="tip", data=tips)
2. plt.title('Total Bill vs Tip')
3. plt.show()

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代码阐明：

• x="total_bill"：指定散点图的横坐标是账单金额。
  
• y="tip"：指定纵坐标是小费金额。
  

效果图：

3.2 线图（Line Plot）

线图通常用于展示数据随时间的变化趋势，或者两个一连变量之间的关系。Seaborn 的 lineplot() 函数支持绘制带有误差条的线图，以便于更好地理解数据的波动性。
示例代码：

1. sns.lineplot(x="day", y="total_bill", data=tips, hue="sex")
2. plt.title('Line Plot Example')
3. plt.show()

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代码阐明：

• hue="sex"：通过不同颜色区分性别。
  

效果图：

3.3 条形图（Bar Plot）

条形图用于比较不同类别之间的数值巨细，适用于分类数据。Seaborn 的 barplot() 函数会自动计算每个类别的均值，并绘制出相应的条形图。
示例代码：

1. sns.barplot(x="day", y="total_bill", data=tips)
2. plt.title('Bar Plot Example')
3. plt.show()

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代码阐明：

• x="day"：横坐标为星期几。
  
• y="total_bill"：纵坐标为账单金额。
  

效果图：

3.4 箱型图（Box Plot）

箱型图用于表现数据的分布环境，包罗数据的中位数、四分位数、极值和异常值。它能够资助我们快速了解数据的集中趋势和离散程度。
示例代码：

1. sns.boxplot(x="day", y="total_bill", data=tips)
2. plt.title('Box Plot Example')
3. plt.show()

复制代码

代码阐明：

• x="day"：横坐标为星期几。
  
• y="total_bill"：纵坐标为账单金额。
  

效果图：

3.5 小提琴图（Violin Plot）

小提琴图联合了箱型图和密度图，展示了数据的分布环境，同时表现了每个类别数据的密度，能够资助我们更好地理解数据的形态。
示例代码：

1. sns.violinplot(x="day", y="total_bill", data=tips)
2. plt.title('Violin Plot Example')
3. plt.show()

复制代码

代码阐明：

• x="day"：横坐标为星期几。
  
• y="total_bill"：纵坐标为账单金额。
  

效果图：

3.6 热力图（Heatmap）

热力图通常用于表示矩阵数据，其中每个单元格的数值通过颜色深浅来表示。Seaborn 的 heatmap() 函数非常适适用于展示相关性矩阵、数据表格等。
示例代码：

1. # 加载Seaborn自带的"flights"数据集
2. flights = sns.load_dataset("flights")
4. # 透视数据：根据月份和年份对乘客数进行聚合
5. flights_pivot = flights.pivot_table(index="month", columns="year", values="passengers")
7. sns.heatmap(flights_pivot, cmap="YlGnBu", annot=True, fmt=".0f")
8. plt.title('Heatmap Example')
9. plt.show()

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代码阐明：

• flights = sns.load_dataset("flights")：加载Seaborn的内置数据集"flights"。该数据集包含了每个月的航班乘客数量信息。
  
• flights.pivot_table(index="month", columns="year", values="passengers")：通过 pivot_table() 方法将数据重塑为一个透视表，其中：
  
  
  
  • index="month"：行表示月份。
    
  • columns="year"：列表示年份。
    
  • values="passengers"：单元格中的值为每月的乘客数量。
    
  
  
• sns.heatmap(flights_pivot, cmap="YlGnBu", annot=True)：绘制热力图。
  
  
  
  • cmap="YlGnBu"：指定热力图的颜色调色板，“YlGnBu” 表示黄色到绿色到蓝色的渐变色。
    
  • annot=True：在每个单元格内表现数值（乘客数量）。
    
  
  

效果图：

四、Seaborn 的主题和颜色

Seaborn 提供了几种内置的主题，答应你快速调整图形的外观。你可以通过 sns.set_theme() 设置不同的主题，比方：

• darkgrid：（默认）：带有网格的深色背景。
  
• whitegrid：带有网格的白色背景。
  
• dark：无网格的深色背景。
  
• white：无网格的白色背景。
  
• ticks：带有坐标轴刻度线的简单背景。
  

示例代码：

1. sns.set_theme(style="darkgrid")
2. sns.scatterplot(x="total_bill", y="tip", data=tips)
3. plt.title('Scatter Plot with Dark Grid Theme')
4. plt.show()

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效果图：

五、Seaborn 与 Matplotlib 联合利用

Seaborn 是创建在 Matplotlib 之上的，意味着你可以在 Seaborn 绘图底子上利用 Matplotlib 来进一步定制图形。比如，你可以利用 Matplotlib 修改图形的标题、坐标轴标签、字体等。
示例代码：

1. sns.scatterplot(x="total_bill", y="tip", data=tips)
2. plt.title('Custom Title using Matplotlib')
3. plt.xlabel('Total Bill')
4. plt.ylabel('Tip Amount')
5. plt.show()

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效果图：
六、Seaborn 绘图流程图

绘制 Seaborn 图形的流程通常包罗以下几个步调：预备数据、选择合适的图形类型、绘制图形、自定义图形以及展示图形。了解并遵循这些步调可以资助你创建出清晰、富有信息的图形。以下是详细的 Seaborn 绘图流程图：
     流程图阐明：

• 预备数据：起首加载需要绘图的数据集，或整理好数据。
  
• 选择合适的图形类型：根据数据的特点（如一连性、离散性等）选择合适的图形类型，如散点图、箱型图、热图等。
  
• 绘制图形：调用 Seaborn 的绘图函数（比方 sns.scatterplot()、sns.boxplot()）。
  
• 自定义图形：可以设置图形的标题、轴标签、颜色、字体等以加强图形的可读性。
  
• 展示图形：末了利用 plt.show() 展示图形。
  

七、Seaborn 中的高级功能

Seaborn 不仅能够绘制简单的图形，还提供了许多高级功能，使得数据可视化变得更加精细和多样。接下来，我们将探讨一些高级功能和本领。
7.1 利用 FacetGrid 进行多图绘制

Seaborn 提供了 FacetGrid 类，可以资助我们根据某些类别变量将数据拆分并绘制多个子图。这非常适适用于探索数据的不同子集或者对不同类别的可视化。
示例代码：

1. g = sns.FacetGrid(tips, col="sex", row="time")
2. g.map(sns.scatterplot, "total_bill", "tip")
3. plt.show()

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代码阐明：

• col="sex"：根据性别变量划分列子图。
  
• row="time"：根据时间变量划分行子图。
  
• g.map(sns.scatterplot, "total_bill", "tip")：在每个子图上绘制散点图。
  

效果图：

7.2 Pairplot：探索多个变量之间的关系

Seaborn 提供的 pairplot() 函数非常适适用于查看数据集中多个变量之间的关系，并且它能自动绘制每对变量之间的散点图以及每个变量的分布图。
示例代码：

1. sns.pairplot(tips)
2. plt.show()

复制代码

代码阐明：

• pairplot() 会自动计算并绘制数据集中每对数值变量之间的关系图。
  

效果图：

7.3 调整子图巨细与布局

Seaborn 的图形布局非常机动，你可以通过 plt.subplots() 共同 Seaborn 来创建自定义的图形布局。比方，绘制多个条形图或散点图时，你可能渴望将它们放在一个网格中。
示例代码：

1. fig, axes = plt.subplots(2, 2, figsize=(10, 8))
2. sns.barplot(x="day", y="total_bill", data=tips, ax=axes[0, 0])
3. sns.lineplot(x="day", y="total_bill", data=tips, ax=axes[0, 1])
4. sns.boxplot(x="day", y="total_bill", data=tips, ax=axes[1, 0])
5. sns.heatmap(flights_pivot, ax=axes[1, 1], cmap="YlGnBu", annot=True, fmt=".0f")
6. plt.tight_layout()
7. plt.show()

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代码阐明：

• fig, axes = plt.subplots(2, 2)：创建一个 2x2 的子图网格。
  
• ax=axes[0, 0]：指定每个图形放置的子图位置。
  

效果图：

八、Seaborn 与 Pandas 的联合

Seaborn 和 Pandas 精密集成，许多 Seaborn 函数都支持直接操作 Pandas DataFrame。你可以轻松地利用 Pandas 数据框架进行数据清洗和处置处罚后，再将效果传递给 Seaborn 进行可视化。
8.1 利用 Pandas 数据进行绘图

Seaborn 可以直接接收 Pandas DataFrame 对象作为输入，并根据数据列自动生成图表。比方，如果你有一个包含日期和销售数据的 DataFrame，可以用 Seaborn 绘制时间序列图。
示例代码：

1. import pandas as pd
2. import numpy as np
4. # 创建一个示例 DataFrame
5. data = {
6.     "Date": pd.date_range("2021-01-01", periods=100, freq="D"),
7.     "Sales": np.random.rand(100) * 1000
8. }
9. df = pd.DataFrame(data)
11. # 使用 Seaborn 绘制时间序列图
12. sns.lineplot(x="Date", y="Sales", data=df)
13. plt.title("Sales Over Time")
14. plt.show()

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代码阐明：

• pd.date_range()：创建一个从 2021 年 1 月 1 日开始的日期序列。
  
• np.random.rand(100)：生成 100 个随机数，用于模拟销售数据。
  

效果图：

8.2 利用 Pandas 进行数据汇总

Seaborn 和 Pandas 的联合使得在可视化之前对数据进行聚合和分组变得非常简单。比方，可以通过 groupby() 对数据进行分组并计算统计量，之后将这些数据传递给 Seaborn 绘图。
示例代码：

1. # 按“day”分组，并计算每组的总账单均值
2. grouped_data = tips.groupby("day")["total_bill"].mean().reset_index()
4. # 绘制条形图
5. sns.barplot(x="day", y="total_bill", data=grouped_data)
6. plt.title("Average Total Bill by Day")
7. plt.show()

复制代码

代码阐明：

• tips.groupby("day")["total_bill"].mean()：按“day”列分组，并计算每个组的总账单均值。
  

效果图：

九、Seaborn 中的统计功能

Seaborn 提供了许多与统计学相关的功能，使得统计图形的绘制变得更加简单。Seaborn 会自动实验一些常见的统计分析，资助我们快速进行数据分析。
9.1 线性回归绘图

Seaborn 提供了 regplot() 函数，可以通过最小二乘法绘制数据的回归线。它不仅绘制数据点，还管帐算并绘制拟合的回归线，适用于展示两个变量之间的线性关系。
示例代码：

1. sns.regplot(x="total_bill", y="tip", data=tips)
2. plt.title("Regression Plot")
3. plt.show()

复制代码

代码阐明：

• sns.regplot() 会自动绘制散点图和回归线。
  

效果图：

9.2 绘制带置信区间的回归图

Seaborn 还支持为回归线添加置信区间（Confidence Interval, CI），通常通过填充回归线附近的阴影区域来表示。
示例代码：

1. sns.regplot(x="total_bill", y="tip", data=tips, ci=95)
2. plt.title("Regression Plot with Confidence Interval")
3. plt.show()

复制代码

代码阐明：

• ci=95：表示回归线的 95% 置信区间。
  

效果图：

总结

Seaborn 是一个非常强大且机动的 Python 可视化库，特别适适用于数据科学和统计分析范畴。它的优点在于：

• 提供了高层次的API，能够简化复杂的可视化使命，减少代码量。
  
• 与 Pandas 精密集成，支持直接从 DataFrame 中绘制图表。
  
• 提供了丰富的图表类型，如散点图、条形图、热力图等，支持多种统计功能，如回归分析和分布估计。
  
• 支持机动的主题和样式定制，使得图形能够轻松顺应不同的可视化需求。
  

Seaborn 是一个功能强大的数据可视化工具，适适用于快速、精美的图表绘制，特别是在进行数据探索和分析时，它的高级功能可以大大提升工作服从。通过实践这些本领和功能，你将能够熟练把握数据可视化的本领，并更好地理解数据中的潜在模式和关系。
参考文献

• Seaborn 官方文档
  
• Seaborn 入门教程 - 数据可视化
  
• Python Data Science Handbook（在线版）
  
• Seaborn 示例图库
  
• Kaggle Seaborn 入门教程
  
• Python 数据可视化教程（YouTube）
  
• Medium Seaborn 相关文章
  
• Real Python Seaborn 教程
  

渴望这些内容能够资助你在数据科学和可视化范畴取得更好的进展！

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