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利用Seaborn可视化统计关系
译者：JNJYan 统计分析是了解数据集中的变量如何相互关联以及这些关系如何依赖于其他变量的过程。可视化是此过程的核心组件，这是因为当数据被恰当地可视化时，人的视觉系统可以看到指示关系的趋势和模式。 我们将在本教程中讨论三个seaborn函...
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Seaborn 选择调色板
译者：Modrisco 颜色在图像风格中比起其他元素显得更为重要。当合理有效地使用颜色时，数据模式会被凸显出来；反之，则会被掩盖。这里有很多数据可视化中关于颜色使用的优秀资源，我推荐阅读这些 Rob Simmon 的博客文章以及这篇更加学术...
Seaborn 简介
译者：yiran Seaborn 是一个基于 matplotlib 且数据结构与 pandas 统一的统计图制作库。 这里列出了一些 seaborn 的功能： 计算多变量间关系的面向数据集接口 可视化类别变量的观测与统计 可视化单变量或多变...
Seaborn饱和度设置
译者：Modrisco seaborn.saturate(color) 返回具有相同色调的完全饱和的颜色。 参数：color：matplotlib 颜色 十六进制，rgb 元组或者html颜色名字 返回值：new_color：rgb 元组 ...
Seaborn降低饱和度
译者：Modrisco seaborn.desaturate(color, prop) 减少颜色的饱和度。 参数：color：matplotlib 颜色 十六进制，rgb 元组或者html颜色名字 prop：float 颜色的饱和度将乘以该...
seaborn.despine
译者：Modrisco seaborn.despine(fig=None, ax=None, top=True, right=True, left=False, bottom=False, offset=None, trim=False) ...
Seaborn加载数据集
译者：Modrisco seaborn.load_dataset(name, cache=True, data_home=None, **kws) 从在线库中获取数据集（需要联网）。 参数：name：字符串 数据集的名字 (<cite...
seaborn.choose_diverging_palette
译者：Modrisco seaborn.choose_diverging_palette(as_cmap=False) 启动交互式小部件以创建一个发散调色板。 这与 diverging_palette() 函数相对应。这种调色板适用于对低值...
seaborn.choose_dark_palette
译者：Modrisco seaborn.choose_dark_palette(input='husl', as_cmap=False) 启动交互式小部件以创建暗色顺序调色板。 与 dark_palette() 函数相对...
seaborn.choose_light_palette
译者：Modrisco seaborn.choose_light_palette(input='husl', as_cmap=False) 启动交互式小部件以创建亮色顺序调色板。 与 light_palette() 函数...