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如何用python给女朋友挑钻石(seaborn画图入门)

文章目录

  • scatter_plot
  • lmplot
  • jointplot

挑钻石第二弹

seaborn是matplotlib的补充包,提供了一系列高颜值的figure,并且集成了多种在线数据集,通过

sns.load_dataset()

进行调用,可供学习,如果网络不稳定,可下载到本地,然后在调用的时候使用把

cache

设为

True

scatter_plot

官方的示例就很不错,绘制了

diamonds

数据集中的钻石数据。

diamonds

中总共包含十项数据,分别是重量/克拉、切割水平、颜色、透明度、深度、table、价格以及x、y、z方向的尺寸。

我们可以先来看看

x

y

方向的尺寸是否有一定的相关性

import seaborn as snsimport matplotlib.pyplot as plt# 本地加载数据集dia = sns.load_dataset("diamonds",data_home="seaborn-data", cache=True)# 以上几行代码后面不再重复书写sns.scatterplot(x=dia['x'],y=dia['y'],size=5)plt.show()  #用于显示图片,后文就不写了

其中

x

y

分别代表x轴和y轴数据,可见一般钻石还是比较规则的。

官方画廊绘制的图像如下

这个图的横坐标是重量(克拉),纵坐标是价格,我们发现钻石商人大多有强迫症,因为2.0克拉、1.5克拉、1.0克拉这种整十整五的钻石比周围重量的钻石更多。。。

f, ax = plt.subplots(figsize=(6.5, 6.5))sns.set_theme(style="whitegrid")sns.despine(f, left=True, bottom=True)https://blog.csdn.net/m0_37816922/article/details/clarity =  ["I1", "SI2", "SI1", "VS2", "VS1", "VVS2", "VVS1", "IF"]   #颜色深浅的顺序sns.scatterplot(x="https://blog.csdn.net/m0_37816922/article/details/carat", y="https://blog.csdn.net/m0_37816922/article/details/price",         #声明x轴和y轴的值hue="https://blog.csdn.net/m0_37816922/article/details/clarity", size="https://blog.csdn.net/m0_37816922/article/details/depth",  #https://blog.csdn.net/m0_37816922/article/details/clarity和https://blog.csdn.net/m0_37816922/article/details/depth分别调控颜色和尺寸palette="ch:rot=-.2,d=.3_r",    #调色板style_order=https://blog.csdn.net/m0_37816922/article/details/clarity,sizes=(1,10), #颜色标识的顺序和尺寸范围linewidth=0,data=dia, ax=ax)plt.show()

首先,

set_theme

用于设置主题,其中

style

可以输入字符串或者字典,可调整主题风格。

其次,

palette

代表颜色映射,当其输入值为字符串时,其含义为

缩写 取值范围
start s [0,3] 渐变始点颜色
rot r 用于调控色相
gamma g 不小于0 小于1时,提高暗部;大于1时,加强高光
hue h [0,1] Saturation of the https://blog.csdn.net/m0_37816922/article/details/colors.
dark d [0,1] 最暗处的强度
light l [0,1] 最亮处颜色的强度

sizes

用于调整点的尺寸,当设置

size

时,将

size

中的值对应到

ssizes

中从而绘图。

我们注意到钻石属性中有一个是切割水平,那么接下来绘制一下切割水平和价格的关系。

fig, ax = plt.subplots(figsize=(6.5, 6.5))sns.set_theme(style="whitegrid")sns.despine(fig, left=True, bottom=True)sns.scatterplot(data = dia, x="https://blog.csdn.net/m0_37816922/article/details/carat", y="https://blog.csdn.net/m0_37816922/article/details/price",style="https://blog.csdn.net/m0_37816922/article/details/cut",hue='https://blog.csdn.net/m0_37816922/article/details/cut',linewidth=0)plt.show()

果然把渐变颜色去掉之后颜值狂掉,但同时可以发现,这个

very good

显然不是最好的切割等级,毕竟在3.0克拉级别的钻石中,有一颗very good级别的钻石买到了最低价。GIA评估的钻石等级为Excellent,Very Good,Good,Fair到最差Poor,可能在这个数据集中,

ideal

就代表了

Excellent

吧。

lmplot

如果想更准确地观察

https://blog.csdn.net/m0_37816922/article/details/cut

对钻石价格的影响,可以通过

lmplot

在散点图的基础上绘制一个趋势线出来。

sns.lmplot(data=dia, x="https://blog.csdn.net/m0_37816922/article/details/carat", y="https://blog.csdn.net/m0_37816922/article/details/price",hue='https://blog.csdn.net/m0_37816922/article/details/cut',markers = '.')plt.show()

这样一看就发现果然

ideal

的钻石是最好的。

jointplot

以上诸图,都是消费者最关心的问题——价格、尺寸以及透明度等。但商家最关心的可能是价格、重量与销售量的关系,这就涉及到一个分布的问题。而seaborn提供了一个非常好的双变量关系图——jointplot,效果如下

可见,还是便宜的钻石比较火爆,代码分别为

# 左图代码sns.jointplot(data=dia, x="https://blog.csdn.net/m0_37816922/article/details/carat", y="https://blog.csdn.net/m0_37816922/article/details/price",xlim=(0,3),ylim=(0,17500), ratio=10,kind='hex',https://blog.csdn.net/m0_37816922/article/details/color="#4CB391")# 右图代码sns.jointplot(data=dia, x="https://blog.csdn.net/m0_37816922/article/details/carat", y="https://blog.csdn.net/m0_37816922/article/details/price",hue='https://blog.csdn.net/m0_37816922/article/details/cut', xlim=(0,3),ylim=(0,17500), ratio=10,marker='.')

其中,

kind

用于更改图像的风格,

sns

提供了六种风格:

"scatter" | "kde" | "hist" | "hex" | "reg" | "resid"

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