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怎样学习 R 绘图( 四 )


import matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as sns# 数据准备x = y = # 用 Matplotlib 画条形图plt.bar(x, y)print (plt.show())# 用 Seaborn 画条形图sns.barplot(x, y)print (plt.show())
怎样学习 R 绘图

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散点图
画散点图，需要使用 plt.scatter(x, y, marker=None) 函数。marker 代表了标记的符号。比如“x”、“\u0026gt;”或者“o”。
除了 Matplotlib 外，你也可以使用 Seaborn 进行散点图的绘制。使用 sns.jointplot(x, y, data=https://www.zhihu.com/api/v4/questions/23566221/None, kind=‘scatter’) 函数,data 就是我们要传入的数据，一般是 DataFrame 类型;kind 这类我们取 scatter，代表散点的意思
import numpy as npimport pandas as pd# 数据准备N = 1000x = np.random.randn(N)y = np.random.randn(N)# 用 Matplotlib 画散点图plt.scatter(x, y,marker=\u0026#39;x\u0026#39;)plt.show()# 用 Seaborn 画散点图df = pd.DataFrame({\u0026#39;x\u0026#39;: x, \u0026#39;y\u0026#39;: y})sns.jointplot(x="x", y="y", data=https://www.zhihu.com/api/v4/questions/23566221/df, kind=/u0026#39;scatter/u0026#39;);plt.show()怎样学习 R 绘图

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折线图可以用来表示数据随着时间变化的趋势。
在 Matplotlib 中，我们可以直接使用 plt.plot() 函数，当然需要提前把数据按照 x 轴的大小进行排序，要不画出来的折线图就无法按照 x 轴递增的顺序展示。
在 Seaborn 中，我们使用 sns.lineplot (x, y, data=https://www.zhihu.com/api/v4/questions/23566221/None) 函数,data 就是我们要传入的数据，一般是 DataFrame 类型。
# 数据准备x = y = # 使用 Matplotlib 画折线图plt.plot(x, y)plt.show()# 使用 Seaborn 画折线图df = pd.DataFrame({\u0026#39;x\u0026#39;: x, \u0026#39;y\u0026#39;: y})sns.lineplot(x="x", y="y", data=https://www.zhihu.com/api/v4/questions/23566221/df)plt.show()怎样学习 R 绘图

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直方图是比较常见的视图;
在 Matplotlib 中，我们使用 plt.hist(x, bins=10) 函数,其中参数 x 是一维数组，bins 代表直方图中的箱子数量，默认是 10。
在 Seaborn 中，我们使用 sns.distplot(x, bins=10, kde=True) 函数。参数 x 是一维数组，bins 代表直方图中的箱子数量，kde 代表显示核密度估计，默认是 True.核密度估计是通过核函数帮我们来估计概率密度的方法。
# 数据准备a = np.random.randn(100)s = pd.Series(a) # 用 Matplotlib 画直方图plt.hist(s)plt.show()# 用 Seaborn 画直方图sns.distplot(s, kde=False)plt.show()sns.distplot(s, kde=True)plt.show()怎样学习 R 绘图

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饼图饼图是常用的统计学模块，可以显示每个部分大小与总和之间的比例。在 Matplotlib 中，我们使用 plt.pie(x, labels=None) 函数，其中参数 x 代表要绘制饼图的数据，labels 是缺省值，可以为饼图添加标签。
# 数据准备nums = labels = # 用 Matplotlib 画饼图plt.pie(x = nums, labels=labels)plt.show()


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