数据可视化干货：使用pandas和seaborn制作炫酷图表
吾日三省吾身：为人谋而不忠乎？与朋友交而不信乎？传不习乎？导读：我们介绍过用matplotlib制作图表的一些tips，感兴趣的同学可以戳→。matplotlib是一个相当底层的工具。你可以从其基本组件中组装一个图表：数据显示(即绘图的类型：线、条、框、散点图、轮廓等)、图例、标题、刻度标记和其他注释。在pandas中，我们可能有多个数据列，并且带有行
plotnine: Python版的ggplot2作图库
R语言的ggplot2绘图能力超强，python虽有matplotlib，但是语法臃肿，使用复杂，入门极难，seaborn的出现稍微改善了matplotlib代码量问题，但是定制化程度依然需要借助matplotlib，使用难度依然很大。而且咱们经管专业学编程语言，一直有一个经久不衰的问题\“学数据分析，到底选择R还是Python”。通过plotnine这
python数据分析与可视化——利用Seaborn进行绘图
利用Seaborn进行绘图下面例子中所用数据下载地址——Matplotlib绘图基本模仿MATLAB绘图库，其绘图风格和MATLAB类似。由于MATLAB绘图风格偏古典，因此，Python开源社区开发了Seabo
Python图表数据可视化Seaborn：2. 分类数据可视化
1\.分类数据可视化分类散点图stripplot()/swarmplot()sns.stripplot(x"day",y"total_bill",datatips,jitterTrue,size5,edgecolor'w',linewidth1,ma
Seaborn学习02：折线图（多坐标）
在Seabor中实现折线图有两种。一种是在relplot()函数中的kind参数设置line就可以，另一种是lineplot（）函数来可以直接实现折线图。通过relplot来实现importmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassns数据集data