Seaborn教程 – Python统计类数据可视化功能库
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Seaborn – 有用的资源
以下资源包含有关seaborn的其他信息.请使用它们来获得更深入的知识. Seaborn上的有用链接 Seaborn Wiki : 维基百科参考Seaborn. admin@it1352.com嘿哈 2021年4月21日
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Seaborn – 对网格
PairGrid允许我们使用相同的绘图类型绘制子图的网格以可视化数据. 与FacetGrid不同，它为每个子图使用不同的变量对.它形成了子图的矩阵.它有时也称为"散点图矩…… -
Seaborn – Facet Grid
探索中等维数据的一种有用方法是在数据集的不同子集上绘制同一图的多个实例. 这种技术通常称为"格子"，或"格子"绘图，它与"小倍数"的想法有关. 要使用这些功能……丹青 2021年4月20日
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Seaborn – 线性关系
大多数情况下，我们使用包含多个定量变量的数据集，分析的目标通常是将这些变量相互关联.这可以通过回归线来完成. 在构建回归模型时，我们经常检查多重共线性…… -
Seaborn – 多面板分类图
我们可以使用两个图表来显示分类数据，您可以使用函数 pointplot()，也可以使用更高级别的函数 factorplot(). Factorplot Factorplot在FacetGrid上绘制分类图.……喔28 2021年4月19日
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Seaborn – 绘制宽幅数据
最好使用'long-from'或'tidy'数据集.但有时当我们没有选择而不是使用"宽格式"数据集时，相同的功能也可以应用于各种格式的"宽格式"数据，包括Pandas数据帧或二…… -
Seaborn – 统计估计
在大多数情况下，我们处理数据整体分布的估计.但是当涉及到集中趋势估计时，我们需要一种特定的方式来总结分布.平均值和中位数是常用的估计分布集中趋势的技术…… -
Seaborn – 观测分布
在我们在前一章中讨论的分类散点图中，该方法在它可以提供的关于每个类别中的值分布的信息中受到限制.现在，进一步，让我们看看什么可以促进我们与类别进行比…… -
Seaborn – 绘制分类数据
在前面的章节中，我们学习了散点图，hexbin图和kde图，用于分析研究中的连续变量.当研究中的变量是分类时，这些图不适合. 当研究中的一个或两个变量是分类时，……小杜 2021年4月18日
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Seaborn – 可视化成对关系
实时研究中的数据集包含许多变量.在这种情况下，应分析每个变量之间的关系.绘制(n，2)组合的双变量分布将是一个非常复杂和耗时的过程. 要在数据集中绘制多个成…… -
Seaborn – 核密度估计
核密度估计(KDE)是一种估计连续随机变量的概率密度函数的方法.它用于非参数分析. 在 distplot 中将 hist 标志设置为False将产生核密度估计图. 示例 import pan……田田 2021年4月17日
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Seaborn – 直方图
直方图通过在数据范围内形成分箱然后绘制条形来表示数据分布，以显示每个分箱中的观察数量. Seaborn带有一些数据集和我们在前面的章节中使用了很少的数据集.我……yiyan 2021年4月17日
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Seaborn – 调色板
颜色比可视化中的任何其他方面都起着重要作用.有效使用时，颜色为绘图增加了更多价值.调色板是指平面，画家在其上排列和混合涂料. 构建调色板 Seaborn提供了一……bigao 2021年4月17日
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Seaborn – Figure Aesthetic
可视化数据是一步，进一步使可视化数据更令人愉悦是另一个步骤.可视化在向观众传达量化见解以吸引他们的注意力方面起着至关重要的作用. 美学是指一系列关注美…… -
Seaborn – 导入数据集和库
在本章中，我们将讨论如何导入数据集和库.让我们首先了解如何导入库. 导入库 让我们从导入Pandas开始，这是一个管理关系的好库(表格式)数据集. Seaborn在处理D……老王 2021年4月16日
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Seaborn – 环境设置
在本章中，我们将讨论Seaborn的环境设置.让我们从安装开始，了解如何开始我们继续前进. 安装Seaborn并开始使用 在本节中，我们将了解安装Seaborn所涉及的步骤.……无卤 2021年4月16日
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Seaborn – 介绍
在Google Analytics世界中，获取洞察力的最佳方式是通过可视化数据.可以通过将数据表示为易于理解，探索和掌握的图来可视化数据.这些数据有助于引起关键元素的…… -
Seaborn教程
Seaborn教程 Seaborn是一个开源的，获得BSD许可的Python库，提供高级API，用于使用Python编程可视化数据语言. 受众 本教程将向您介绍Seaborn的基础知识和各种……
