python中常用的數(shù)據(jù)圖形化庫(kù)有matplotlib,seaborn,plotnine以及pandas自帶的圖形化功能等（目前我接觸的）。在這幾種圖形化中，pandas自帶的庫(kù)圖形簡(jiǎn)單，matplotlib需要調(diào)試的參數(shù)過(guò)多，seaborn基于matplotlib，但是學(xué)習(xí)難度遠(yuǎn)小于matplotlib，可以作為學(xué)習(xí)的首選圖形化庫(kù)。
以下為我個(gè)人常用的幾種圖形

基本圖形

1.條形圖

seaborn輸入?yún)?shù)基本所有的圖形輸入類型是一致的，設(shè)置輸入的橫坐標(biāo)的數(shù)據(jù)即x=“列名”，y=列名，用于分類的數(shù)據(jù)hue=列名，輸入的數(shù)據(jù)集，及一些其他的參數(shù)。

#barplot
sns.barplot(x="XXX",y="YYY",hue="class",data=dx,palette="gist_gray_r")

圖片.png

palette為seaborn可以選擇的調(diào)色板。有多種配色選擇可以用來(lái)選擇。

2.箱線圖

箱線圖與小提琴圖一樣，適合展示數(shù)據(jù)的整體分布，與數(shù)據(jù)的集中程度，箱線圖還包括數(shù)據(jù)的上線四分位線，異常值等等，也可以用來(lái)比較兩組數(shù)據(jù)整體的高低等。

#boxplot
sns.boxplot(x="xxx",y="YYY",hue="class",data=dx,pallette="gist_gray_r")

圖片.png

在數(shù)據(jù)集中數(shù)據(jù)較多的情況下，還可以選擇sns.boxenplot用來(lái)展示數(shù)據(jù)分布，可以較為直觀的整體數(shù)據(jù)分布。

圖片.png

ticks

日常使用boxplot比較多，對(duì)于boxplot，有以下幾點(diǎn)小小的總結(jié)：

• 對(duì)于seaborn中文顯示的問(wèn)題
  seaborn是基于matplotlib包的圖形展示包，因而可以使用matplotlib設(shè)置為展示中文的模式，如下圖所示：

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 解決中文顯示問(wèn)題-設(shè)置字體為黑體
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  # 解決保存圖像是負(fù)號(hào)'-'顯示為方塊的

• 個(gè)性化設(shè)置box圖形的底色和箱線的顏色
  某天的個(gè)性需求，將boxplot只顯示上下四分位線，中位線，與swarmplot結(jié)果，同時(shí)需要講邊框的top和right隱去?？梢酝ㄟ^(guò)以下的來(lái)操作

g1 = sns.boxplot(x="class",y="PG%",data=x1)
for x in g1.artists:
    x.set_facecolor('white')
    x.set_edgecolor('white')
g1.set(xlabel="")
g1.spines['right'].set_visible(False)
g1.spines['top'].set_visible(False) 

最后得到圖形如下所示，顯得比較簡(jiǎn)單直接。

圖片.png

• 圖形展示風(fēng)格設(shè)置
  searborn中有5種作圖風(fēng)格可以供選擇，分別為white, dark, whitegrid, darkgrid, ticks五種（可以參考seaborn style，可以通過(guò)以下語(yǔ)句設(shè)置

sns.set_style("white")

seaborn中只有5個(gè)風(fēng)格可供選擇，而在matplotlib中則有更多的作圖風(fēng)格可以供我們選擇，我們可以使用以上語(yǔ)句選擇需要使用的風(fēng)格(26種）具體可以參考.
matplotlib style

3.小提琴圖

小提琴圖是核密度圖與數(shù)據(jù)分布圖的結(jié)合的圖形，表達(dá)圖形含義與箱線圖類似，可以較為直觀的展示數(shù)據(jù)的分布。

# violinplot
sns.violinplot(x="XXX",y="YYY",hue="class",data=dx)

圖片.png

其他

此外還有一些其他的圖形較為常用，swarmplot(簇狀散點(diǎn)圖），stripplot(分類散點(diǎn)圖），scatterplot(散點(diǎn)圖），lineplot(連線圖），lmplot(擬合回歸線圖，可以選擇回歸線的冪次，如二次回歸或者三次回歸等）。catplot（以某一列為分類信息，分成多個(gè)圖展示數(shù)據(jù)，可以選擇的又boxplot等）。

reference

seaborn style
matplotlib style