今天學(xué)習(xí) seaborn ，seaborn 是基于matplotlib開(kāi)發(fā)的，提供更高一級(jí)的接口，做出的可視化圖更加具有表現(xiàn)力。
下面介紹 seaborn 庫(kù)的入門(mén)使用方法，首先導(dǎo)入它和 pyplot 模塊：
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
它里面內(nèi)置了一些經(jīng)典數(shù)據(jù)集，如tips, titanic, iris等，下面依次導(dǎo)入：
tips = sns.load_dataset('tips')
titanic = sns.load_dataset('titanic')
iris = sns.load_dataset('iris')
以titanic 為例，繪制factorplot 圖，展示 sex(男、女)，不同階層(1,2,3)的 survived比率：
sns.factorplot(x='pclass', y='survived', hue='sex',data=titanic)
還可以定制 pointplot 圖， 調(diào)整 markers，linestyles 等參數(shù)：
sns.pointplot(x='class', y='survived', hue='sex', data=titanic,
palette={'male':'g','female':'m'},markers=['^','o'],linestyles=['-','--'])
不同階層下，不同性別的存活比率 barplot 圖：
sns.barplot(x='sex',y='survived', hue='class', data=titanic)
統(tǒng)計(jì)deck枚舉值不同取值的出現(xiàn)頻次countplot圖：
sns.countplot(x='deck', data=titanic, palette='Greens_d')
箱形圖觀察數(shù)據(jù)分布規(guī)律：
sns.boxplot(x='alive', y='age',hue='adult_male',data=titanic)
關(guān)于 seaborn 使用，有一張 cheetsheet 圖，如下所示：
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