如何使用Python中的‘seaborn’库以可视化的方式表示数据？

机器学习处理从数据中创建模型以及对从未见过的数据进行泛化的过程。提供给机器学习模型作为输入的数据应该能够被系统正确理解，以便它可以解释数据并产生结果。

Seaborn是一个有助于数据可视化的库。它带有自定义主题和高级接口。此接口有助于自定义和控制数据类型以及在应用某些过滤器时数据行为。

Seaborn库包含一个名为‘set_Style()’的接口，有助于使用不同的样式。可以使用上述函数设置绘图的主题。

让我们尝试使用Python中的Seaborn可视化一个简单的数据集：

示例

import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
def sine_plot(flip=1):
x = np.linspace(0, 9, 50)
for i in range(1, 7):
plt.plot(x, np.sin(x + i * .68) * (6 - i) * flip)
import seaborn as sb
sb.set_style("whitegrid")
print("The data is being plotted ")
sine_plot()
plt.show()

输出

解释

  • 导入所需的包。
  • 使用名为‘sine_plot’的用户定义函数生成输入数据。
  • 使用set_style函数设置绘图类型。
  • 指定使用seaborn库绘制此数据。
  • 此可视化数据显示在控制台上。

更新于：2020年12月11日

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