标签：Seaborn

2019-07-17一个数据小虫阅读(5668)评论(0)赞(3)

译者：Stuming seaborn.countplot(x=None, y=None, hue=None, data=None, order=None, hue_order=None, orient=None, color=None, p...

2019-07-17一个数据小虫阅读(6643)评论(0)赞(8)

译者：hold2010 在绘制关系图的教程中，我们学习了如何使用不同的可视化方法来展示数据集中多个变量之间的关系。在示例中，我们专注于两个数值变量之间的主要关系。如果其中一个主要变量是“可分类的”（能被分为不同的组），那么我们可以使用更专业...

2019-07-17一个数据小虫阅读(6291)赞(8)

译者：alohahahaha 在处理一组数据时，您通常想做的第一件事就是了解变量的分布情况。本教程的这一章将简要介绍seaborn中用于检查单变量和双变量分布的一些工具。 您可能还需要查看[categorical.html]（categor...

2019-07-16一个数据小虫阅读(6485)评论(0)赞(2)

译者：keyianpai 在探索中等维度数据时，经常需要在数据集的不同子集上绘制同一类型图的多个实例。这种技术有时被称为“网格”或“格子”绘图，它与“多重小图”的概念有关。这种技术使查看者从复杂数据中快速提取大量信息。 Matplotlib...

2019-07-16一个数据小虫阅读(5775)赞(2)

译者：P3n9W31 绘制有吸引力的图像很十分重要的。当你在探索一个数据集并为你自己做图的时候，制作一些让人看了心情愉悦的图像是很好的。可视化对向观众传达量化的简介也是很重要的，在这种情况下制作能够抓住查看者的注意力并牢牢吸引住他们的图像就...

2019-07-16一个数据小虫阅读(6620)评论(0)赞(2)

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...

2019-07-16一个数据小虫阅读(7576)评论(0)赞(2)

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...