文章目录

• 一、seaborn
• 1.简介
• 2.as
• 3.网址
• 二、加载数据
• 1.自己的数据
• 2.Seaborn 的示例数据集(snsn.load_dataset())

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一、seaborn

1.简介

seaborn是matplotlib的延伸和扩展，如果你知道matplotlib，你就已经掌握了Seaborn的大部分。

seaborn特别地以数据可视化为目标。

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。

2.as

import seaborn as sns

3.网址

http://seaborn.pydata.org/examples/index.html

http://seaborn.pydata.org/api.html

二、加载数据

1.自己的数据

加载Pandas DataFrame。

2.Seaborn 的示例数据集(snsn.load_dataset())

2018年09月08日 13:33:16 傻了吧嗒 阅读数：2408

相信大家在学习GroupBy，或者数据透视表时，都有可能会碰到类似下面的一行代码：

import seaborn as sns



planets = sns.load_dataset('planets')

然后就可以发现planets已经存储了数据了，那么这些数据到底是从哪里来的呢？

我们查看一下load_dataset的docstring：

In [54]: sns.load_dataset??



Signature: sns.load_dataset(name, cache=True, data_home=None, **kws)



Source:



def load_dataset(name, cache=True, data_home=None, **kws):



    """Load a dataset from the online repository (requires internet).







    Parameters



    ----------



    name : str



        Name of the dataset (`name`.csv on



        https://github.com/mwaskom/seaborn-data).  You can obtain list of



        available datasets using :func:`get_dataset_names`



    cache : boolean, optional



        If True, then cache data locally and use the cache on subsequent calls



    data_home : string, optional



        The directory in which to cache data. By default, uses ~/seaborn-data/



    kws : dict, optional



        Passed to pandas.read_csv







    """

可以看到docstring的第一行就说明了这个函数是从在线存储库加载数据集的（需要互联网）。

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

sns.heatmap()

square=Ture，强制方块，但数据过长会挤在一起

square=False，自动更具数据长度调整的矩形，不会挤在一起

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参考：

https://www.jianshu.com/p/5ff47c7d0cc9