Python?matplotlib?seaborn繪圖教程詳解
更新時(shí)間：2022年03月14日 08:57:56 作者：渴望成為寂寞勝者
Seaborn是在matplotlib的基礎(chǔ)上進(jìn)行了更高級的API封裝，從而使得作圖更加容易，在大多數(shù)情況下使用seaborn就能做出很具有吸引力的圖。本文將詳細(xì)講解如何利用Seaborn繪制圖表，需要的可以參考一下
一、seaborn概述
Seaborn是在matplotlib的基礎(chǔ)上進(jìn)行了更高級的API封裝，從而使得作圖更加容易，在大多數(shù)情況下使用seaborn就能做出很具有吸引力的圖。詳情請查閱官網(wǎng)：seaborn
二、數(shù)據(jù)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'] # 用來正常顯示中文標(biāo)簽 plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False # 用來正常顯示負(fù)號 from datetime import datetime
films=['穿過寒冬擁抱你','反貪風(fēng)暴5：最終章','李茂扮太子','誤殺2','以年為單位的戀愛','黑客帝國：矩陣重啟','雄獅少年','魔法滿屋','汪汪隊(duì)立大功大電影','愛情神話']
regions=['中國','英國','澳大利亞','美國','美國','中國','英國','澳大利亞','美國','美國']
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=['劇情','動(dòng)作','喜劇','劇情','劇情','愛情','動(dòng)作','動(dòng)畫','動(dòng)畫','動(dòng)畫']
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
# 常用調(diào)色盤 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 折線圖
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()
# 對兩種畫圖進(jìn)行比較
fig = plt.figure()
sns.set()
sinplot()
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] # 用來正常顯示中文標(biāo)簽
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False # 用來正常顯示負(fù)號
plt.figure(figsize=(14,8))
plt.title("中國電影票房2021top10")
plt.xlabel("電影名稱")
plt.ylabel("電影票房")
sns.lineplot(data=cnbo2021top5[['bos']])
plt.xticks(rotation=45)
02 柱形圖
cnbo2021top5ftgb=cnbo2021top5.groupby(['ftypes'])['bos','persons','prices','points'].mean() cnbo2021top5ftgb=cnbo2021top5ftgb.reset_index().replace() cnbo2021top5ftgb
### 02 條形圖
plt.figure(figsize=(14,8))
plt.title("中國電影票房2021top10")
sns.barplot(x=cnbo2021top5ftgb['ftypes'],y=cnbo2021top5ftgb['persons'])
plt.xlabel("電影類型")
plt.ylabel("場均人次")
plt.xticks(rotation=45)
plt.show()
03 直方圖
### 03 直方圖
plt.figure(figsize=(14,8))
plt.title("中國電影票房2021top10")
sns.histplot(x=cnbo2021top5['bos'],bins=15) # x=cnbo2021top5ftgb['ftypes'],y=cnbo2021top5ftgb['persons']
plt.xlabel("電影類型")
plt.ylabel("場均人次")
plt.xticks(rotation=45)
plt.show()
三、繪圖
上面的數(shù)據(jù)只有十部電影，而下面的數(shù)據(jù)是我整理出來的電影數(shù)據(jù)：
import pandas as pd
cnboo=pd.read_excel("cnboNPPD1.xlsx")
cnboo
01 設(shè)定調(diào)色盤
# 設(shè)定調(diào)色盤 sns.set_palette(color) sns.palplot(sns.color_palette(color,11)) # 表示11種顏色
02 柱狀圖
sns.set_palette(color)
sns.palplot(sns.color_palette(color,11))
plt.figure(figsize=(25,20))
plt.title('電影票房')
plt.xticks(rotation=45)
sns.barplot(x='TYPE',
y='PRICE',
hue='TYPE',
data=cnboo)
03 技術(shù)圖
sns.set_palette(color)
sns.palplot(sns.color_palette(color,11))
plt.figure(figsize=(15,10))
plt.title('電影票房')
plt.xticks(rotation=45)
sns.countplot(x='TYPE',data=cnboo)
04 點(diǎn)圖
sns.set_palette(color)
sns.palplot(sns.color_palette(color,11))
plt.figure(figsize=(15,10))
plt.title('電影票房')
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('電影票房')
plt.xticks(rotation=45)
sns.pointplot(x='TYPE',y='PRICE',hue='REGION',data=cnboo)
plt.show()
05 箱型圖
### 05 箱型圖
sns.set_palette(color)
sns.palplot(sns.color_palette(color,11))
plt.figure(figsize=(35,10))
plt.title('電影票房')
plt.xticks(rotation=45)
sns.boxplot(x='TYPE',y='PERSONS',hue='REGION',data=cnboo) # ,markers=['^','o'],linestyles=['-','--']
plt.show()
# 圖中的單個(gè)點(diǎn)代表在此數(shù)據(jù)當(dāng)中的異常值
06 小提琴圖
### 06 小提琴圖
sns.set_palette(color)
sns.palplot(sns.color_palette(color,11))
plt.figure(figsize=(35,10))
plt.title('電影票房')
plt.xticks(rotation=45)
sns.violinplot(x='TYPE',y='PRICE',hue='REGION',data=cnboo) # ,markers=['^','o'],linestyles=['-','--']
plt.show()
繪制橫著的小提琴圖：
sns.set_palette(color)
sns.palplot(sns.color_palette(color,11))
plt.figure(figsize=(35,10))
plt.title('電影票房')
plt.xticks(rotation=45)
sns.violinplot(x='PERSONS',y='PRICE',hue='REGION',data=cnboo,orient='h')
plt.show()
到此這篇關(guān)于Python matplotlib seaborn繪圖教程詳解的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python seaborn繪圖內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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