怎样学习 R 绘图( 六 )
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散点图，核密度图，Hexbin 图如果我们想要看两个变量之间的关系，就需要用到二元变量分布。散点图就是一种二元变量分布。
在 Seaborn 里，使用二元变量分布是非常方便的，直接使用 sns.jointplot(x, y, data=https://www.zhihu.com/api/v4/questions/23566221/None, kind) 函数即可。其中用 kind 表示不同的视图类型：“kind=‘scatter’”代表散点图，“kind=‘kde’”代表核密度图，“kind=‘hex’”代表 Hexbin 图，它代表的是直方图的二维模拟。# 数据准备tips = sns.load_dataset("tips")print(tips.head(10))# 用 Seaborn 画二元变量分布图（散点图，核密度图，Hexbin 图）sns.jointplot(x="total_bill", y="tip", data=https://www.zhihu.com/api/v4/questions/23566221/tips, kind=/u0026#39;scatter/u0026#39;)sns.jointplot(x="total_bill", y="tip", data=https://www.zhihu.com/api/v4/questions/23566221/tips, kind=/u0026#39;kde/u0026#39;)sns.jointplot(x="total_bill", y="tip", data=https://www.zhihu.com/api/v4/questions/23566221/tips, kind=/u0026#39;hex/u0026#39;)plt.show()
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散点图矩阵如果想要探索数据集中的多个成对双变量的分布，可以直接采用 sns.pairplot() 函数。它可以说是探索性分析中的常用函数，可以很快帮我们理解变量对之间的关系。
pairplot 函数的使用，就像在 DataFrame 中使用 describe() 函数一样方便！！！
在这里，直接使用anaconda自带包中的数据；# 数据准备iris = sns.load_dataset(\u0026#39;iris\u0026#39;)# 用 Seaborn 画成对关系sns.pairplot(iris)plt.show()
如何描述这幅图：只看右上角就行，（与左下角对称）横轴找一个变量，纵轴找一个变量，图形就显示二者间的相关关系。
总结： Python 可视化工具包 Matplotlib 和 Seaborn 工具就好比 NumPy 和 Pandas 的关系。Seaborn 是基于 Matplotlib 更加高级的可视化库。
如果你想设置修改颜色、宽度等视图属性。你可以看之后，我写的文档（相信我一定会放的，毕竟在学习的路上，不能停）。也可以在网上自己学习相关函数文档。
“老弟，来了”。能看到这里，我为你手动点个赞，感谢大家。可视化技术：https://www.zhihu.com/people/wu-shu-cheng-12/answers
用PYTHON绘制中国地图VS用R绘制中国地图：https://blog.csdn.net/qiu_zhi_liao/article/details/85564131
R就使用Rstudio，安装起来非常方便，快速，一个轻量型的R可以做到如此贴心的地步，默默为R点个赞。（切记，先装R，再Rstudio）
https://www.zhihu.com/question/63466456/answer/432176729
PYTHON的话建议使用Anaconda：因为它很大，库很多，一旦下载，方便新手操作！（500多M的样子）
Anaconda 安装管理：https://www.zhihu.com/collection/236101838Jupyter notebook 安装管理：https://www.zhihu.com/collection/236101838
■网友
怎么用R做出一个图容易，做好一个图难。
需要我们走好三步，其中最后一步需要时间的细磨。
一，简单制作我们可以简单的制作，各种常用的图形，比如饼图，条形图，折线图，慢慢的摸索一些高维度的数据图表，本文正文提供了
很多图表的制作，有代码，有数据（底部有获取方式，下载简单），都测试成功了，祝你能练就神功。
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