內置示例數據集

seaborn內置了十幾個示例數據集，通過load_dataset函數可以調用。

其中包括常見的泰坦尼克、鳶尾花等經典數據集。

# 查看數據集種類
import seaborn as sns
sns.get_dataset_names()

import seaborn as sns
# 導出鳶尾花數據集
data = sns.load_dataset('iris')
data.head()

1、散點圖

函數sns.scatterplot

import seaborn as sns
sns.set()
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
# 小費數據集
tips = sns.load_dataset('tips')
ax = sns.scatterplot(x='total_bill',y='tip',data=tips)
plt.show()

2、條形圖

函數sns.barplot

顯示數據平均值和置信區間

import seaborn as sns
sns.set()
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
# 小費數據集
tips = sns.load_dataset("tips")
ax = sns.barplot(x="day", y="total_bill", data=tips)
plt.show()

3、線型圖

函數sns.lineplot

繪制折線圖和置信區間

import seaborn as sns
sns.set()
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
fmri = sns.load_dataset("fmri")
ax = sns.lineplot(x="timepoint", y="signal", data=fmri)
plt.show()

4、箱線圖

函數seaborn.boxplot

import seaborn as sns
sns.set()
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
tips = sns.load_dataset("tips")
ax = sns.boxplot(x="day", y="total_bill", data=tips)
plt.show()

5、直方圖

函數seaborn.distplot

import seaborn as sns
import numpy as np
sns.set()
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
np.random.seed(0)
x = np.random.randn(1000)
ax = sns.distplot(x)
plt.show()

6、熱力圖

函數seaborn.heatmap

import numpy as np
np.random.seed(0)
import seaborn as sns 
sns.set()
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
uniform_data = np.random.rand(10, 12)
ax = sns.heatmap(uniform_data)
plt.show()

7、散點圖矩陣

函數sns.pairplot

import seaborn as sns
sns.set()
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
iris = sns.load_dataset("iris")
ax = sns.pairplot(iris)
plt.show()

8、分類散點圖

函數seaborn.catplot

import seaborn as sns
sns.set()
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
exercise = sns.load_dataset("exercise")
ax = sns.catplot(x="time", y="pulse", hue="kind", data=exercise)\
plt.show()

9、計數條形圖

函數seaborn.countplot

import seaborn as sns
sns.set()
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
titanic = sns.load_dataset("titanic")
ax = sns.countplot(x="class", data=titanic)
plt.show()

10、回歸圖

函數 seaborn.lmplot

繪制散點及回歸圖

import seaborn as sns
sns.set()
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
tips = sns.load_dataset("tips")
ax = sns.lmplot(x="total_bill", y="tip", data=tips)

plt.show()