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导读：数据可视化是以客观数据为主体，从数据角度窥探这个世界；目的是描述真实，洞察未知；从浩如烟海的复杂数据中理出头绪，化繁为简，变成看得见的财富，要让行动的决策人在短时间内看得懂，从而实现更高效的决策。它主要是借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息。但是...

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1、密度图、核密度图分布可视化：distplot函数+kdeplot函数distplot()函数：集合了matplotlib的hist()与核函数估计kdeplot的功能，增加了rugplot分布观测条显示与利用scipy库fit拟合参数分布的新颖用途。其中，直方图表示通过沿数据范围形成分箱，然后绘...

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7、regplot函数：散点线性回归分析图/置信区间图可视化seaborn.regplot(*, x=None, y=None, data=None, x_estimator=None, x_bins=None, x_ci='ci', scatter=True, fit_reg=True, ci=....

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一、如何选择图表类型？二、seaborn库中单独绘图的11种函数讲解：数据可视化Seaborn库的柱状图、箱线图(置信区间图)、散点图/折线图、核密度图/等高线图、盒形图/小提琴图/LV多框图的简介、使用方法之最强攻略(建议收藏)1、countplot函数：柱状图(类别特征计算重复个数)seabor...

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更新时间 2024-02-12 09:45:55

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