seaborn

——如果有想关注 Java开发相关 的内容，可以转<font color=red> 我的博客 </font>详细观看—— Seaborn 既然有了matplotlib,那为啥还需要seaborn呢？其实seaborn是在matplotlib基础上进行封装，Seaborn就是让困难的东西更加简单。用Matplotlib最大的困难是其默认的各种参数，而Seaborn则完全避免了这一问题。seaborn是针对统计绘图的，一般来说，seaborn能满足数据分析90%的绘图需求，复杂的自定义图形，还是要Matplotlib。Seaborn旨在使可视化成为探索和理解数据的核心部分。其面向数据集的绘图功能对包含整个数据集的数据框和数组进行操作，并在内部执行必要的语义映射和统计聚合，以生成信息图。 5种主题风格 darkgrid whitegrid dark white ticks 统计分析绘制图——可视化统计关系 统计分析是了解数据集中的变量如何相互关联以及这些关系如何依赖于其他变量的过程。常见方法可视化统计关系： 散点图和线图 。 常用的三个函数如下： replot() scatterplot(kind="scatter";默认) lineplot(kind="line"，默认) 常用的参数 * x,y,hue 数据集变量 变量名 * date 数据集 数据集名 * row,col

如需转发，请注明出处： 小婷儿的python https://www.cnblogs.com/xxtalhr/p/10486560.html 一、数据可视化 data.mat 链接： https://pan.baidu.com/s/1XMi-71QzlzkGppN17AS1bw 提取码：uddg 方法一 import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import pandas as pd import scipy.io as sio #导入数据 mat = sio.loadmat( '../data.mat' ) mat.keys() data1 = pd.DataFrame(mat.get( 'X' ), columns=[ 'X1' , 'X2' ]) data1.head() fig, ax = plt.subplots(figsize=( 12 , 8 )) ax.scatter(data1[ 'X1' ],data1[ 'X2' ]) plt.show() 方法二 plt.figure(figsize=(12,8)) plt.scatter(data1[ 'X1' ],data1[ 'X2' ]) plt.show() 方法三 sns.lmplot( 'X1' , 'X2' , data=data1, fit

Python-seaborn 绘制多类别散点图 seaborn 定制化美化设置 Python-seaborn 绘制多类别散点图 由于涉及的图表类型为 多类别散点图 的绘制，在使用常规matplotlib进行绘制时会显得格外繁琐，所以我们选择了对matplotlib进行了更高级的API封装，使作图更加容易的 seaborn包 进行图表的绘制，更多seaborn 介绍，大家可以直接去 seaborn官网 进行相关资料的查阅。数据的读取使用的功能强大的数据处理包 pandas ,这里只是进行简单的删除空值操作，直接使用 dropna() 函数操作即可，我们直接预览数据，如下(部分)： 由于我们直接使用了seaborn进行图表的绘制，绘图代码也得到了极大的简化，默认的绘图代码如下： fig, ax = plt.subplots(figsize=(6,5),dpi=200) scatter = sns.scatterplot(data=penguins_df,x= "bill_length_mm" ,y= "bill_depth_mm" ,hue= "species" , size= "body_mass_g" ,ec= "k" ,alpha=.9,ax=ax) scatter.legend() ax.text(.91,-.1, '\nVisualization by DataCharm'

爬虫目的 本文想通过爬取 拉勾网 Python相关岗位数据，简单梳理 Requests 和 xpath 的使用方法。 代码部分并没有做封装，数据请求也比较简单，所以该项目只是为了熟悉requests爬虫的基本原理，无法用于稳定的爬虫项目。 爬虫工具 这次使用 Requests 库发送http请求，然后用 lxml.etree 解析HTML文档对象，并使用 xpath 提取职位信息。 Requests简介 Requests是一款目前非常流行的http请求库，使用python编写，能非常方便的对网页Requests进行爬取。 官网里介绍说：Requests is an elegant and simple HTTP library for Python, built for human beings. Requests优雅、简易，专为人类打造！ 总而言之，Requests用起来简单顺手。 Requests库可以使用 pip 或者 conda 安装，本文python环境为py3.6。 试试对百度首页进行数据请求： # 导入requests模块 import requests<br> # 发出http请求 re = requests.get( "https://www.baidu.com/" ) # 查看响应状态 print(re.status_code) # 查看url print(re

首先前往 拉勾网“爬虫”职位相关页面 确定网页的加载方式是JavaScript加载 通过谷歌浏览器开发者工具分析和寻找网页的真实请求，确定真实数据在position.Ajax开头的链接里，请求方式是POST 使用requests的post方法获取数据，发现并没有返回想要的数据，说明需要加上headers和每隔多长时间爬取 我们可以看到拉勾网列表页的信息一般js加载的都在xhr和js中，通过发送ajax加载POST请求，获取页面信息。 这个是ajax的头信息，通过Form Data中的的信息获取页面 下面是scrapy爬虫的 代码部分 1 import scrapy 2 import json 3 from lagou.items import LagouItem 4 class LagoupositionSpider(scrapy.Spider): 5 name = ' lagouposition ' 6 allowed_domains = [ ' lagou.com ' ] 7 kd = input( ' 请输入你要搜索的职位信息: ' ) 8 ct =input( ' 请输入要搜索的城市信息 ' ) 9 page=1 10 start_urls = [ " https://www.lagou.com/jobs/list_ " +str(kd)+ " &city= " + str