Python数据可视化-seaborn Iris鸢尾花数据
发布网友
发布时间：2024-09-28 04:02
共1个回答
热心网友
时间：2024-10-05 07:20
导入必要的库和读取数据后，可以开始进行可视化分析。首先，我们将数据集分为不同种类的花，并利用seaborn库进行可视化。
使用seaborn的stripplot函数，可以将数据集中具有量化属性的变量按类别绘制散点图。例如，可以将Iris鸢尾花数据集中的sepal length进行可视化。
使用swarmplot函数，解决了stripplot中点重叠的问题，通过算法在类别坐标轴方向上“延展”绘制点，以显示分布情况。同样，可以将Iris数据集中的petal length和petal width进行swarmplot可视化。
箱形图（boxplot）展示了数据的六个关键节点：上边缘、上四分位数Q3、中位数、下四分位数Q1、下边缘和异常值。使用Iris数据集，可以展示sepal_length、sepal_width、petal_length和petal_width的箱形图。
Violinplot结合了箱形图和核密度估计，更好地展现了量化变量的分布情况。使用Iris数据集进行Violinplot可视化。
Barplot展示了分类中的量化变量平均值，并使用Bootstrap算法计算置信区间和误差棒。Iris数据集可用于Barplot可视化。
Countplot用于展示每个类别下的观察值数量，相当于是观察计数。使用Iris数据集进行Countplot可视化。
Pointplot类似Barplot的横向扩展，它展示了点估计和置信水平，并在主类别下存在细分子类别时便于观察不同子类别的联系。使用Iris数据集进行Pointplot可视化。
Factorplot是seaborn进行分类可视化的精髓，将上述可视化函数作为具体展示。可以使用PariGrid实现对多个类别数值特征的可视化。
seaborn提供了丰富的plot函数，可以利用最少的代码进行描述性统计图的绘制。这篇文档是对seaborn学习的笔记，内容集中在分类可视化。下一次将选取其他数据集整理关于分布可视化的内容。
参考文献包括其他数据可视化、分析和模拟的案例报告，以及R语言和Python数据可视化工具的使用。
