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seaborn包是对matplotlib的增强版，需要安装matplotlib后才能使用。
所有图形都用plt.show()来显示出来，也可以使用下面的创建画布
fig,ax=plt.subplots() #一个画布
fig,(ax1,ax2) = plt.subplots( ncols=2) #两个画布
1）单个特征统计图countplot
sn.countplot(train.mnth)#离散型特征可使用，描述样本点出现的次数。
2）单个特征统计图distplot
sn.distplot(train.cnt.values,bins=50,kde=True)#连续型特征可使用，bins=50分成50个柱形，kde=True显示核密度线。如果图形的尾巴很特殊，则可能是奇异点（离群点，噪声点），考虑去掉。
3）双特征小提琴图
sn.violinplot(data=train[['yr', 'cnt']],x="yr",y="cnt") #显示数据分布及其概率密度，中间的黑色粗条表示四分位数范围，从其延伸的幼细黑线代表 95% 置信区间，而白点则为中位数。
4）双特征箱型图
sn.boxplot(data=train,x="yr",y="cnt")#又称为盒须图、盒式图或箱线图，是一种用作显示一组数据分散情况资料的统计图。它显示情况从上到下的顺序为：异常值（可能没有）、大值、上四分位数、中位数、下四分位数、最小值、异常值（有时没有，如果有，要特别注意）。
5）双特征棒图
fig,(ax1,ax2) = plt.subplots(ncols=2) #一个画布，两个轴
sn.barplot(data=train,x='holiday',y='cnt',hue='weathersit',ax=ax1) #hue='weathersit'，通过weathersit来区分
sn.barplot(data=train,x='workingday',y='cnt',hue='season',ax=ax2) #hue='season'，通过season来区分
6）双特征折线图
fig,ax = plt.subplots()
sn.pointplot(data=train[['dayofyear','cnt', 'yr']],x='dayofyear',y='cnt',hue='yr',ax=ax)
# hue='yr'指的是区分开年份。hue指颜色
ax.set(title="dayly distribution of counts")
plt.show()
7）关系热力图
corrMatt = train[["temp","atemp","hum","windspeed","cnt"]].corr()
mask = np.array(corrMatt)
mask[np.tril_indices_from(mask)] = False
sn.heatmap(corrMatt, mask=mask,
vmax=1, square=True,annot=True)
plt.show()
8）双特征散点图
sn.scatterplot(x=train.GrLivArea,y=train.SalePrice)
plt.title("Looking for outliers") #图形标题
plt.show()
关于seaborn包怎么在python项目中使用就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，可以学到更多知识。如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到。
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