《PySpark大数据分析实战》-26.数据可视化图表Seaborn介绍

本文介绍: 大家好！今天为大家分享的是《PySpark大数据分析实战》第3章第4节的内容：数据可视化图表Seaborn介绍。

📋 博主简介

大家好！今天为大家分享的是《PySpark大数据分析实战》第3章第4节的内容：数据可视化图表Seaborn介绍。

数据可视化是一种提取有价值数据的有效方法，是数据分析和机器学习中非常重要的一环。它有助于提高分析效率，为机器学习模型提供可靠的数据基础。它可以帮助人们更直观地理解数据，更好地理解数据的趋势和变化，发现潜在的联系，从而帮助人们更好地构建机器学习模型，提高模型的准确性。此外，数据可视化可以帮助人们更好地发现数据中的噪声和异常。通过可视化，可以更容易地发现噪声数据和异常情况，从而减少机器学习模型的误差。常用的Python数据可视化工具包括Matplotlib、Seaborn、Pyecharts等。

Seaborn是Python中一个基于Matplotlib的数据可视化库，对Matplotlib进行了二次封装，提供了一些高级接口，可以让人们轻松地绘制统计图形，以便更好地理解数据分布和趋势。Seaborn旨在以数据可视化为中心来挖掘与理解数据，它提供的面向数据集制图函数主要是对行列索引和数组的操作，包含对整个数据集进行内部的语义映射与统计整合，以此生成富于信息的图表。Seaborn被广泛应用于数据分析、数据挖掘、统计建模等领域，因为它在细节、可扩展性和文档性方面都表现的非常优秀。相比于Matplotlib，Seaborn可以帮助人们更快速地完成高级绘图，同时还有更加美观和规范的配色方案。

Seaborn内置了多个数据集，可以方便人们进行实验和练习，同时也方便在实际工作中快速加载数据进行可视化分析。Seaborn内置的一些数据集包括：

$ pip install seaborn

import seaborn as sns

plt.subplot(1, 2, 1)
fmri = sns.load_dataset("fmri")
sns.lineplot(x="timepoint", y="signal", data=fmri)

plt.subplot(1, 2, 2)
x = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
y = [2, 3, 6, 4, 5, 8, 5, 9, 7, 10]
sns.lineplot(x=x, y=y)

plt.show()

plt.subplot(1, 2, 1)
titanic = sns.load_dataset('titanic')
sns.barplot(x='sex', y='survived', hue='class', data=titanic)

plt.subplot(1, 2, 2)
categories = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']
values = [23, 45, 12, 34, 32]
sns.barplot(x=categories, y=values)

plt.show()

plt.subplot(1, 2, 1)
tips = sns.load_dataset('tips')
sns.boxplot(x='day', y='total_bill', data=tips)

plt.subplot(1, 2, 2)
data = pd.DataFrame(np.random.randint(1, 100, (200, 5)))
sns.boxplot(data=data)

plt.show()