Python可视化集大成之作 - Seaborn 介绍

news2024/11/24 8:43:27

我今天要介绍一款让你在数据可视化中游刃有余的利器——Seaborn包。作为Python数据可视化库中的一员,Seaborn不仅美观易用,而且功能丰富,是生物信息学中数据探索的好帮手。

为什么选择Seaborn?

1. 美观简洁

Seaborn的默认主题和颜色组合让你的图表看起来更专业、更吸引人,无需花费额外功夫调整。

2. 统计绘图

Seaborn内置了许多高级统计图表类型,例如箱线图、散点图、等高线图等,帮助你更直观地展示生物数据的分布和关系。

3. 轻松处理DataFrame

Seaborn天生支持Pandas DataFrame,让你更便捷地导入和处理生信数据,无需大费周章。

4. 简单易用

通过一行代码就能生成漂亮的图表,Seaborn让数据可视化变得轻松愉快,让你更专注与数据的解读与分析。

Seaborn常用功能

1. 统计关系可视化

绘制通过不同变量之间的统计关系,如散点图、回归拟合、分布等,帮助你快速发现数据间的模式和相关性。

2. 分类数据可视化

根据类别变量对数据进行分类,绘制柱状图、箱线图等,帮助你比较不同类别之间的差异。

3. 热图绘制

利用Seaborn绘制热图可以直观展示基因表达矩阵、蛋白质互作网络等复杂数据结构,帮助你发现潜在的模式和群集。

Seaborn的介绍

Seaborn官网网址:https://seaborn.pydata.org/index.html

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Seaborn是一个基于matplotlibPython数据可视化库,专注于绘制具有吸引力和丰富统计信息的统计图形。简单来说,Seaborn旨在让数据可视化变得更加简单、美观、以及更容易理解。Seaborn官网提供了各种实例供我们学习使用。每个图点击后会有实例提供,有数据实现代码,如下图:

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python中安装seaborn包

官方发布的seaborn可以从PyPI安装:

pip install seaborn

pip的基本调用将安装seaborn,并在必要时安装其强制依赖项。可以包含可选的依赖关系,以访问一些高级功能:

pip install seaborn[stats]

该库也是Anaconda发行版的一部分,可以与conda一起安装:

conda install seaborn

由于Anaconda主存储库添加新版本可能很慢,因此也可以用conda forge通道

conda install seaborn -c conda-forge

seaborn可视化介绍及展示

热图(Discovering structure in heatmap data):

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带注释的热图(Annotated heatmaps)

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对角相关矩阵(Plotting a diagonal correlation matrix)

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相关性热图(Scatterplot heatmap)

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散点图矩阵(Scatterplot Matrix)

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包含类别变量的散点图(Scatterplot with categorical variables)

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多种语义散点图(Scatterplot with multiple semantics)

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线图(Lineplot from a wide-form dataset)

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具有边际分布的线性回归(Linear regression with marginal distributions)

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多元线性回归(Multiple linear regression)

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条形图上的回归拟合(Regression fit over a strip plo)

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逻辑回归(Faceted logistic regression)

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山脊图(Overlapping densities (‘ridge plot’))

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密度估计(Joint kernel density estimate)

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具有边际分布的 Hexbin 图(Hexbin plot with marginal distributions)

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小提琴图(Violinplot from a wide-form dataset)

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分组分离小提琴图(Grouped violinplots with split violins)

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分组箱式图Grouped boxplots

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分组条形图Grouped barplots

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水平箱式图(Horizontal boxplot with observations)

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无论是探索基因表达、分析蛋白质相互作用,还是研究基因组学数据,Seaborn都能帮助你通过优美的图表更好地理解数据。快来体验Seaborn的魅力,让生信数据之美一览无余!

希望这段介绍能让你对Seaborn有更深入的了解!本人当前处于学习阶段,如果有任何疑问或者建议,请随时留言哦,大家一起学习进步!

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