python的高级画图seaborn库安装、学习、经典实例

1.seaborn库介绍

是基于matplotlib的图形可视化python包。

可视为matplotlib的补充，而不是替代物。

它提供了一种高度交互式界面，便于用户能够做出各种有吸引力的统计图表。

它能高度兼容numpy与pandas数据结构以及scipy与statsmodels等统计模式。

2.官网：

https://seaborn.pydata.org/index.html

Seaborn is a Python data visualization library based on matplotlib.

seaborn库是基于matplotlib库的python的数据可视化库。

It provides a high-level interface for drawing attractive and informative statistical graphics.

它提供一个高级别的交互式作图方式。

图1

3.安装

3.1 先安装matplotlib库（是基于该库的）

可以参考我自己写过的安装方法，此处省略。

https://www.toutiao.com/i6762516194781069827/

3.2 再安装scipy库

3.2.1 官网：https://www.scipy.org/ #速度太慢，所以pip下载速度也很慢

3.2.2 https://www.scipy.org/scipylib/download.html #下载页面进不去，太卡了

3.2.3 直接进入这个网站，下载

https://github.com/scipy/scipy/releases

scipy-1.3.3.zip #速度太慢，放弃。

3.2.4 还是pip安装快，但建议白天安装更快，晚上估计国外是白天，网速有时候也很慢

pip3.8 install scipy #下载和安装快，建议首先选用

3.3 最后安装seaborn库

3.3.1 pip3.8 install seaborn #安装失败，网速太慢，建议放弃

3.3.2

官网：https://pypi.org/project/seaborn/

下面的这个页面：

https://pypi.org/project/seaborn/#files

seaborn-0.9.0.tar.gz (198.2 kB) #下载速度快。

3.3.3源码安装

3.3.3.1 将文件放在/opt目录下并解压

3.3.3.2 进入目录下

进入cd /opt/seaborn-0.9.0

root@xgj-PC:/opt/seaborn-0.9.0#

3.3.3.3 安装

python3.8 setup.py install#进行安装成功

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以下用实例代码来学习

4.柱状图

代码

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
sns.set_style("whitegrid") #设置图片背景颜色
tips = sns.load_dataset("tips") #载入自带数据集tips
#x轴为分类变量day,y轴为数值变量total_bill，利用颜色再对sex分类
ax = sns.barplot(x="day", y="total_bill", hue="sex", data=tips) 
plt.show()

图2

以下这些代码，是系统自带的，也就是说中文化就更有难度。

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tips = sns.load_dataset("tips") #载入自带数据集tips

#x轴为分类变量day,y轴为数值变量total_bill，利用颜色再对sex分类

ax = sns.barplot(x="day", y="total_bill", hue="sex", data=tips)

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5.这些seaborn的数据都是从网上导入的，需要联网才可以

https://github.com/mwaskom/seaborn-data

也可以下载下来

图3

图4数据库tips.csv

将代码改一下，且断网试试

#导入模块
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
sns.set_style("whitegrid") #设置图片背景颜色
#tips = sns.load_dataset("tips") #载入网上自带数据集tips
tips = sns.load_dataset("/home/xgj/xgjpython/seaborn/seaborn-data-master/tips") #注意tips文件格式csv
#x轴为分类变量day,y轴为数值变量total_bill，利用颜色再对sex分类
ax = sns.barplot(x="day", y="tip", hue="sex", data=tips) #y="total_bill"
plt.show()

图5

好了，解决数据库导入问题了。

以后自己设计的数据库就可以这样导入。