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【数据可视化】统计图绘制神器：Seaborn
本文作者：寇晓璇，中南财经政法大学统计与数学学院
本文编辑：石 艳
技术总编：陈 鼎
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Seaborn库。Seaborn是基于Matplotlib开发的高阶Python数据可视化图库。用户能够做出各种有吸引力的统计图表，例如条形图、散点图、箱线图等。一、Seaborn创建图形的基本步骤
Seaborn创建图形主要分为以下六个步骤：导入Seaborn库
准备数据
设置画布外观
使用Seaborn绘图
自定义图形
保存、显示图形
1#第一步：导入Seaborn库,以及其他可能用到的各类模块
2import seaborn as sns
3import matplotlib.pyplot as plt
4import numpy as np
5import pandas as pd
6
7#第二步：准备数据，导入Seaborn内置数据tips。也可以通过pandas导入本地数据。
8tips = sns.load_dataset("tips")
9
10#第三步：设置画布外观为“whitegrid”
11sns.set_style("whitegrid")
12
13#第四步：使用Seaborn绘图（以回归线为例）
14g = sns.lmplot(x="tip",y="total_bill",data=tips,aspect=2)
15
16#第五步：自定义图形
17g.set_axis_labels("Tip","Total bill(USD)") #设置横坐标为Tip，纵坐标为Total bill(USD)
18plt.xlim=(0,10) #调整x轴限制
19plt.ylim(0,100) #调整y轴限制
20plt.title("title") #添加图形标题为“title”
21
22#第六步：保存、显示图形
23plt.savefig("tips1.png") #将画布保存为图形
24plt.show(g) #显示图形
小注：Seaborn自带经典数据集，在联网状态下，可通过load_dataset()接口进行获取。如果第二步出现错误，可以尝试下载并解压数据集至“系统>用户>user>seaborn-data”路径下。（数据集可以通过向公众号发送“seaborn”获取）
tips1.png如下图所示：二、各类图形
1.散点图
1#先绘制一个简单的散点图
2sns.scatterplot(x="total_bill", y="tip", data=tips)
3#使用hue对变量进行分组，使用style定义类型，使用size定义点的大小，并显示具有不同颜色的组
4sns.scatterplot(x="total_bill",y="tip",hue="day",style="time",size='size',data=tips)
分布散点图是指按照不同类别对样本数据进行分组，并用两组数据构成多个坐标点，考察坐标点的分布，判断两变量之间是否存在某种关联或总结坐标点的分布模式。
1#包含分类变量的散点图
2tips = sns.load_dataset("tips")
3ax = sns.stripplot(x="day", y="total_bill", data=tips)
4#增加参数jitter、palette、dodge
5ax = sns.stripplot(x="day", y="total_bill", hue="smoker",data=tips,jitter=True,palette="Set2",dodge=True)
6#jitter表示抖动程度
7#palette表示调色板
8#dodge可以设置重叠区域是否分开，当设置为True时，意味着沿分类轴将不同色调级别的条带分开。
分布密度散点图swarmplot()类似于stripplot()，但是对点调整为(只沿分类轴)，这样能够更好地表示值的分布。
1#不重叠分类的散点图
2sns.swarmplot(x="day",y="total_bill",data=tips)
3#增加几个参数
4sns.swarmplot(x="day",y="total_bill",hue="smoker",data=tips,palette="Set2",dodge=True)
2.线图
线图lineplot()会将同一x轴下的多个y轴的统计量（默认为均值）作为折线图中的点的位置，并辅以阴影表达其置信区间，用于快速观察点的分布趋势。
1#导入数据集fmri
2fmri = sns.load_dataset("fmri")
3x1=sns.lineplot(x="timepoint", y="signal", data=fmri,ci=0)
4#ci=0的目的是去除默认置信区间阴影部分
5x2=sns.lineplot(x="timepoint",y="signal",hue="event",style="event",markers=True,dashes=False,data=fmri)
3.条形图
1#导入titanic内置数据集
2titanic = sns.load_dataset("titanic")
3#用散点图示符显示点估计值和置信区间
4sns.barplot(x="sex",y="survived",hue="class",data=titanic)
4.箱线图
boxplot()用于显示数值型数据的分布情况。框显示数据集的四分位数，线显示分布的其余部分，可以显示出一组数据的最大值、最小值、中位数及上下四分位数。 1#箱线图
2sns.boxplot(x="alive",y="age",hue="adult_male",data=titanic)
3#使用宽表数据的箱线图
4iris = sns.load_dataset("iris")
5sns.boxplot(data=iris,orient="h")
6#箱线图+分布散点图
7sns.boxplot(x="tip", y="day", data=tips, whis=np.inf)
8sns.stripplot(x="tip", y="day", data=tips,jitter=True, color="c")
9#箱线图+分布密度散点图
10sns.boxplot(x="tip", y="day", data=tips, whis=np.inf)
11sns.swarmplot(x="tip", y="day", data=tips, color="c")
5.点图
点图代表散点图位置的数值变量的中心趋势估计，并使用误差线提供关于该估计的不确定性的一些指示。具体用法如下：
1sns.pointplot(x="class",y="survived",hue="sex",data=titanic)
2#使用调色板，修改标记类型和线条类型
3sns.pointplot(x="class",y="survived",hue="sex",data=titanic,palette={"male":"g","female":"m"},markers=["^","o"],linestyles=["-","--"])
6.计数图
1sns.countplot(x="deck",data=titanic,palette="Blues_d")
7.小提琴图
violinplot()与boxplot()相似，它显示了数值型数据在一个或多个分类变量的多个层次上的分布。小提琴绘图以基础分布的核密度估计为特征，通过小提琴图可以知道哪些位置的密度较高。
1#小提琴图
2sns.violinplot(x="day", y="total_bill", data=tips)
3#按性别分类，调色板为Set2，分割，以计数的方式，不表示内部
4sns.violinplot(x="day", y="total_bill", hue="sex",data=tips, palette="Set2", split=True, scale="count", inner=None)
5#小提琴图+分布散点图
6sns.violinplot(x="tip", y="day", data=tips, inner=None,whis=np.inf)
7sns.stripplot(x="tip", y="day", data=tips,jitter=True, color="c")
8#小提琴图+分布密度散点图
9ax = sns.violinplot(x="tip", y="day", data=tips,inner=None, whis=np.inf)
10ax = sns.swarmplot(x="tip", y="day", data=tips, color="c")
8.回归图
lmplot()用于衡量变量之间关系，它会在绘制二维散点图时，自动完成回归拟合。
1g = sns.lmplot(x="total_bill", y="tip", hue="smoker", data=tips)
2#画多个回归图：将变量分为多行，并改变大小
3g = sns.lmplot(x="total_bill", y="tip", col="day", hue="day",data=tips,col_wrap=2,height=4)
9.直方图
用直方图可以比较直观地看出产品质量特性的分布形态，便于判断其总体分布情况。
1#设置随机种子（1209），随机生成1000个符合正态分布的数：
2np.random.seed(1209)
3x = np.random.randn(1000)
4sns.distplot(x)
5#修改更多参数，设置方块的数量，方块、密度曲线和边际毛毯都显示，颜色为‘k’，axlabel=‘norm’
6np.random.seed(1209)
7x = np.random.randn(1000)
8sns.distplot(x, bins=100,hist=True, kde=True, rug=True,color='k',axlabel='norm')
10.核密度图
核密度估计图可以直观地看出数据样本本身的分布特征。具体用法如下：
1#简单生成一个多元正态分布
2mean, cov = [0, 2], [(1, .5), (.5, 1)]
3x, y = np.random.multivariate_normal(mean, cov, size=50).T
4ax = sns.kdeplot(x)
5#双变量核密度图
6ax=sns.kdeplot(x,y,shade=True,shade_lowest=False,cbar=True,color='r')
11.热力图
利用热力图可以比较数据表里多个特征间的相似度，类似于色彩矩阵。具体用法如下：
1#绘制一个简单的numpy数组热力图
2x = np.random.rand(10, 12) #生成10*12矩阵
3ax = sns.heatmap(x)
4#显示数字和保留几位小数，并修改数字大小字体颜色格式
5x= np.random.rand(10, 10)
6ax = sns.heatmap(x,annot=True,annot_kws={'size':9,'weight':'bold','color':'w'},fmt='.2f')
三、深度自定义
1.风格设置
Seaborn当前支持的风格主要有以下5种：1sns.set_style("whitegrid") #白色网格背景
2sns.set_style("darkgrid") #灰色网格背景
3sns.set_style("dark") #灰色背景
4sns.set_style("white") #白色背景
5sns.set_style("ticks") #四周加边框和刻度
2.颜色配置
sns.color_palette()可以进行调色板设置，Seaborn有其默认调色板六个变化：deep，muted，pastel，bright，dark和colorblind。1palette = sns.color_palette("deep")
2#查看调色板
3sns.palplot(palette)
另外，也可以通过Color Brewer调色板的名称直接传递给任何颜色函数。
Blues颜色，命令如下：1custom_palette = sns.color_palette("Blues",9)
2sns.palplot(custom_palette)
四、小结
Seaborn可视化的要点总结如下：使用Seaborn创建图形主要分为导入、绘图、自定义、保存等步骤。
接口包括了常用的统计、关系、回归类图表。
绝大多数绘图接口名字为XXXXplot形式。
可灵活设置绘图风格、颜色等。
Seaborn十分高效。然而，Seaborn与Matplotlib的关系是互为补充而非替代：多数场合中Seaborn是绘图首选，而在某些特定场景下则仍需用Matplotlib进行更为细致的个性化定制。对我们的推文累计打赏超过1000元，我们即可给您开具发票，发票类别为“咨询费”。用心做事，不负您的支持！
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