6 рожденное море

Seaborn является оберткой Matplotlib , что позволяет легко создавать общие статистические графики. Список поддерживаемых графиков включает в себя одномерные и двумерные графики распределения, графики регрессии и ряд методов для построения категориальных переменных. Полный список участков Seaborn предоставляет в их справочнике API .

Создание графиков в Seaborn так же просто, как вызов соответствующей графической функции. Вот пример создания гистограммы, оценки плотности ядра и графика коврика для случайно сгенерированных данных.

 import numpy as np  # numpy used to create data from plotting
import seaborn as sns  # common form of importing seaborn

# Generate normally distributed data
data = np.random.randn(1000)

# Plot a histogram with both a rugplot and kde graph superimposed
sns.distplot(data, kde=True, rug=True)

 

Пример distplot

Стиль сюжета также можно контролировать с помощью декларативного синтаксиса.

 # Using previously created imports and data.

# Use a dark background with no grid.
sns.set_style('dark')
# Create the plot again
sns.distplot(data, kde=True, rug=True)

 

Пример стайлинга

В качестве дополнительного бонуса, обычные команды matplotlib могут по-прежнему применяться к участкам Seaborn. Вот пример добавления заголовков осей к нашей ранее созданной гистограмме.

 # Using previously created data and style

# Access to matplotlib commands
import matplotlib.pyplot as plt

# Previously created plot. 
sns.distplot(data, kde=True, rug=True)
# Set the axis labels.
plt.xlabel('This is my x-axis')
plt.ylabel('This is my y-axis')

 

Пример matplotlib