Python編程matplotlib繪圖挑鉆石seaborn小提琴和箱線(xiàn)圖
想不到大家都這么喜歡用python給女朋友挑鉆石，所以我又寫(xiě)了個(gè)續(xù)。
如果看過(guò)之前一篇用python挑鉆石的文章，那么可以直接從箱線(xiàn)圖開(kāi)始讀。
seaborn是matplotlib的補(bǔ)充包，提供了一系列高顏值的figure，并且集成了多種在線(xiàn)數(shù)據(jù)集，通過(guò)sns.load_dataset()進(jìn)行調(diào)用，可供學(xué)習(xí)，如果網(wǎng)絡(luò)不穩(wěn)定，可下載到本地，然后在調(diào)用的時(shí)候使用把cache設(shè)為True。
其中，diamonds數(shù)據(jù)集中包含了鉆石數(shù)據(jù)，總計(jì)十項(xiàng)，分別是[重量/克拉]carat、切割水平cut、顏色color、透明度clarity、深度depth、table、價(jià)格price以及x、y、z方向的尺寸。
畫(huà)圖第一步就是導(dǎo)入包和數(shù)據(jù)。
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
# 本地加載數(shù)據(jù)集
dia = sns.load_dataset("diamonds",data_home="seaborn-data", cache=True)
# 以上幾行代碼后面不再重復(fù)書(shū)寫(xiě)
箱線(xiàn)圖
現(xiàn)在我們想知道Premium, Fair, Very Good, Good, Ideal這五種切割方式所對(duì)應(yīng)的價(jià)格區(qū)間，那么最直接的想法是做一個(gè)箱線(xiàn)圖，就類(lèi)似K線(xiàn)那種圖。
這個(gè)圖中，箱和線(xiàn)描述了五個(gè)統(tǒng)計(jì)量：最小非異常值、第一四分位數(shù)(25%)、中位數(shù)、第三四分位數(shù)(75%)以及非異常最大值。而最大值上面的那些點(diǎn)，則為異常值。可見(jiàn)，超過(guò)1.5萬(wàn)刀的鉆石屬于異類(lèi)。
>>> sns.boxplot(x="cut",y="price",data=dia,color='lightblue',fliersize=0.25) >>> plt.show()
其中，fliersize表示異常值的尺寸。
增強(qiáng)箱線(xiàn)圖
箱線(xiàn)圖盡管已經(jīng)可以描述一定的分布特性，但是還不夠，畢竟只有5個(gè)統(tǒng)計(jì)量。
sns中提供了增強(qiáng)版的箱線(xiàn)圖：boxenplot
在這個(gè)圖中，將價(jià)格區(qū)間進(jìn)行了劃分，每個(gè)價(jià)格區(qū)間中，箱子越寬則代表樣本越多。
sns.boxenplot(x="cut",y="price",data=dia,
palette="ch:rot=-.5,d=.3_r")
plt.show()
小提琴圖
如果想再細(xì)致一點(diǎn)，那么就得用小提琴圖了
sns.violinplot(x="cut",y="price",data=dia) sns.despine(left=True)
這樣一看，切割最好的鉆石，價(jià)格區(qū)間竟然以1000左右為主，盡管離譜，但也很真實(shí)了。
以上就是Python編程matplotlib繪圖挑鉆石seaborn小提琴和箱線(xiàn)圖的詳細(xì)內(nèi)容，更多關(guān)于matplotlib挑鉆石seaborn小提琴和箱線(xiàn)圖的資料請(qǐng)關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章！
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