小编给大家分享一下Python编程使用matplotlib挑钻石seaborn画图的示例分析，相信大部分人都还不怎么了解，因此分享这篇文章给大家参考一下，希望大家阅读完这篇文章后大有收获，下面让我们一起去了解一下吧！seaborn是matplotlib的补充包，提供了一系列高颜值的figure，并且集成了多种在线数据集，通过sns.load_dataset()进行调用，可供学习，如果网络不稳定，可下载到本地，然后在调用的时候使用把cache设为True。官方的示例就很不错，绘制了diamonds数据集中的钻石数据。diamonds中总共包含十项数据，分别是重量/克拉、切割水平、颜色、透明度、深度、table、价格以及x、y、z方向的尺寸。我们可以先来看看x和y方向的尺寸是否有一定的相关性其中x，y分别代表x轴和y轴数据，可见一般钻石还是比较规则的。官方画廊绘制的图像如下这个图的横坐标是重量(克拉)，纵坐标是价格，我们发现钻石商人大多有强迫症，因为2.0克拉、1.5克拉、1.0克拉这种整十整五的钻石比周围重量的钻石更多。。。首先，set_theme用于设置主题，其中style可以输入字符串或者字典，可调整主题风格。其次，palette代表颜色映射，当其输入值为字符串时，其含义为sizes用于调整点的尺寸，当设置size时，将size中的值对应到ssizes中从而绘图。我们注意到钻石属性中有一个是切割水平，那么接下来绘制一下切割水平和价格的关系。果然把渐变颜色去掉之后颜值狂掉，但同时可以发现，这个very good显然不是最好的切割等级，毕免费云主机域名竟在3.0克拉级别的钻石中，有一颗very good级别的钻石买到了最低价。GIA评估的钻石等级为Excellent，Very Good，Good，Fair到最差Poor，可能在这个数据集中，ideal就代表了Excellent吧。如果想更准确地观察cut对钻石价格的影响，可以通过lmplot在散点图的基础上绘制一个趋势线出来。这样一看就发现果然ideal的钻石是最好的。以上诸图，都是消费者最关心的问题——价格、尺寸以及透明度等。但商家最关心的可能是价格、重量与销售量的关系，这就涉及到一个分布的问题。而seaborn提供了一个非常好的双变量关系图——jointplot，效果如下可见，还是便宜的钻石比较火爆，代码分别为其中，kind用于更改图像的风格，sns提供了六种风格：”scatter” “kde” “hist” “hex” “reg” “resid“。以上是“Python编程使用matplotlib挑钻石seaborn画图的示例分析”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！相信大家都有了一定的了解，希望分享的内容对大家有所帮助，如果还想学习更多知识，欢迎关注百云主机行业资讯频道！
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