数据分析之seaborn画图

import pandas
from pandas import set_option
#括号里面直接指定了数据的来源，当然你也可以按照老师视频中所讲授的来操作
iris = pandas.read_csv('http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/iris.data')
iris.columns=['sepal_length','sepal_width','petal_length','petal_width','species']

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns #要注意的是一旦导入了seaborn，matplotlib的默认作图风格就会被覆盖成seaborn的格式

%matplotlib notebook

plt.rc('font', family='SimHei', size=8)

sns.barplot(x="sepal_length",y="species",data=iris)

sns.distplot(iris["sepal_length"])

sns.pointplot(x="sepal_length",y="species",data=iris)

sns.stripplot(x="sepal_length", y="species", data=iris, jitter=True, edgecolor="gray")

sns.regplot(x="sepal_length",y="sepal_length",data=iris)

sns.boxplot(x="sepal_length",y="species",data=iris)

sns.violinplot(x="sepal_length", y="species", data=iris, size=6)

sns.pairplot(iris,hue="species",size=2)

sns.pairplot(iris,hue="species", size=2, diag_kind="kde")

iris_nospecies = iris.pop("species")
sns.heatmap(iris) 
# 

plt.show()

sns.clustermap(iris, fmt="d",cmap='YlGnBu',figsize=(6,9))