8.17 使用 Seaborn 的可视化

原文：Visualization with Seaborn

译者：飞龙

协议：CC BY-NC-SA 4.0

本节是《Python 数据科学手册》（Python Data Science Handbook）的摘录。

Matplotlib 据证实是一种非常有用和流行的可视化工具，但即便狂热的客户也会承认它经常会有很多不足之处。有几个对 Matplotlib 的有效的抱怨常常出现：

• 在 2.0 版之前，Matplotlib 的默认值并不是最佳选择。 它基于大约 1999 年的 MATLAB，经常是这样。
• Matplotlib 的 API 相对较低。 可以进行复杂的统计可视化，但通常需要大量的样板代码。
• Matplotlib 比 Pandas 早了十多年，因而不适合与 Pandas 的DataFrame`一起使用。 为了可视化来自 PandasDataFrame的数据，你必需提取每个Series“并经常将它们连接成正确的格式。 假如有一个绘图库可以智能地在绘图中使用DataFrame标签会更好。

这些问题的答案是Seaborn。 Seaborn 在 Matplotlib 之上提供 API，为绘图样式和颜色默认值提供正当的选择，为常见的统计绘图类型定义简单的高级函数，并与 Pandas DataFrame提供的功能集成。

公平地说，Matplotlib 团队正在处理这个问题：它最近增加了“自己设置 Matplotlib：配置和样式表”中探讨的plt.style工具，并且正在开始 更无缝地解决 Pandas 数据。该库的 2.0 版本将包含新的默认样式表，它将改善现状。但出于所探讨的所有起因，Seaborn 依然是一个非常有用的插件。

Seaborn VS Matplotlib

下面是 Matplotlib 中简单随机游走图的示例，使用其经典的绘图格式和颜色。我们从典型的导入开始：

import matplotlib.pyplot as pltplt.style.use('classic')%matplotlib inlineimport numpy as npimport pandas as pd

现在我们创立少量随机游走数据：

# 创立少量数据rng = np.random.RandomState(0)x = np.linspace(0, 10, 500)y = np.cumsum(rng.randn(500, 6), 0)

并执行简单的绘图：

# 使用 Matplotlib 默认值绘制数据plt.plot(x, y)plt.legend('ABCDEF', ncol=2, loc='upper left');

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尽管结果包含了我们希望传达的所有信息，但它确实以一种并非好看的方式，甚至在 21 世纪数据可视化的背景下看起来有点过时。

现在让我们来看看它如何与 Seaborn 一起使用。我们将要看到，Seaborn 有许多自己的高级绘图例程，但它也可以覆盖 Matplotlib 的默认参数，反过来甚至可以使简单的 Matplotlib 脚本产生非常出色的输出。我们可以通过调用 Seaborn 的set()方法来设置样式。按照惯例，Seaborn 被导入为sns：

import seaborn as snssns.set()

现在让我们重新运行与以前相同的两行：

# 和上面一样的绘图代码plt.plot(x, y)plt.legend('ABCDEF', ncol=2, loc='upper left');

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啊，好多了！

探究 Seaborn 绘图

Seaborn 的主要思想是它提供高级命令，来创立用于统计数据探究，甚至是少量统计模型拟合的各种绘图类型。

我们来看看Seaborn中可用的少量数据集和绘图类型。 请注意，以下所有都可以使用原始 Matplotlib 命令完成（事实上，这是 Seaborn 所做的事情），但 Seaborn API 更方便。

直方图，KDE，和密度

通常在统计数据可视化中，你只要要绘制直方图和变量的联合分布。我们已经看到这在 Matplotlib 中相对简单：

data = np.random.multivariate_normal([0, 0], [[5, 2], [2, 2]], size=2000)data = pd.DataFrame(data, columns=['x', 'y'])for col in 'xy':    plt.hist(data[col], normed=True, alpha=0.5)

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我们可以使用核密度预计来取得对分布的平滑预计，而不是直方图，Seaborn 使用sns.kdeplot来执行：

for col in 'xy':    sns.kdeplot(data[col], shade=True)

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直方图和 KDE 可以使用distplot组合：

sns.distplot(data['x'])sns.distplot(data['y']);

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假如我们将完整的二维数据集传递给kdeplot，我们将取得数据的二维可视化：

sns.kdeplot(data);

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我们可以使用sns.jointplot查看联合分布和边缘分布。对于此图，我们将样式设置为白色背景：

with sns.axes_style('white'):    sns.jointplot("x", "y", data, kind='kde');

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还有其余参数可以传递给jointplot – 例如，我们可以使用基于六边形的直方图：

with sns.axes_style('white'):    sns.jointplot("x", "y", data, kind='hex')

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配对绘图

将联合绘图推广到高维数据集时，最终会得到配对绘图。 当你想要绘制所有值对于彼此的配对时，这对于探究多维数据之间的相关性非常有用。

我们将使用着名的鸢尾花数据集进行演示，该数据集列出了三种鸢尾花物种的花瓣和萼片的测量值：

iris = sns.load_dataset("iris")iris.head()

可视化样本之间的多维关系就像调用sns.pairplot一样简单：

sns.pairplot(iris, hue='species', size=2.5);

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分面直方图

有时，查看数据的最佳方式是通过子集的直方图。 Seaborn 的FacetGrid使其非常简单。我们将根据各种指标数据查看少量数据，它们显示餐厅员工在小费中收到的金额：

tips = sns.load_dataset('tips')tips.head()

| | total_bill | tip | sex | smoker | day | time | size |
| — | — | — | — | — | — | — |
| 0 | 16.99 | 1.01 | Female | No | Sun | Dinner | 2 |
| 1 | 10.34 | 1.66 | Male | No | Sun | Dinner | 3 |
| 2 | 21.01 | 3.50 | Male | No | Sun | Dinner | 3 |
| 3 | 23.68 | 3.31 | Male | No | Sun | Dinner | 2 |
| 4 | 24.59 | 3.61 | Female | No | Sun | Dinner | 4 |

tips['tip_pct'] = 100 * tips['tip'] / tips['total_bill']grid = sns.FacetGrid(tips, row="sex", col="time", margin_titles=True)grid.map(plt.hist, "tip_pct", bins=np.linspace(0, 40, 15));

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因子图

因子图也可用于此类可视化。 这允许你查看由任何其余参数定义的桶中的参数分布：

with sns.axes_style(style='ticks'):    g = sns.factorplot("day", "total_bill", "sex", data=tips, kind="box")    g.set_axis_labels("Day", "Total Bill");

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联合分布

与我们之前看到的配对图相似，我们可以使用sns.jointplot来显示不同数据集之间的联合分布以及相关的边缘分布：

with sns.axes_style('white'):    sns.jointplot("total_bill", "tip", data=tips, kind='hex')

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联合图甚至可以做少量自动的核密度预计和回归：

sns.jointplot("total_bill", "tip", data=tips, kind='reg');

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条形图

时间序列可以使用sns.factorplot绘制。 在下面的示例中，我们将使用我们在“聚合和分组”中初次看到的行星数据：

planets = sns.load_dataset('planets')planets.head()

with sns.axes_style('white'):    g = sns.factorplot("year", data=planets, aspect=2,                       kind="count", color='steelblue')    g.set_xticklabels(step=5)

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通过查看每个行星的发现方法，我们可以理解更多信息：

with sns.axes_style('white'):    g = sns.factorplot("year", data=planets, aspect=4.0, kind='count',                       hue='method', order=range(2001, 2015))    g.set_ylabels('Number of Planets Discovered')

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对于使用 Seaborn 进行绘图的更多信息，请参阅 Seaborn 文档，教程和 Seaborn 画廊。

示例：探究马拉松结束时间

在这里，我们将使用 Seaborn 来帮我们可视化和了解马拉松的结果。我从 Web 上的数据源抓取数据，汇总并删除任何身份信息，并将其放在 GitHub 上，可以在那里下载（假如你有兴趣使用 Python 抓取网页，我建议阅读 Ryan Mitchell 的《Web Scraping with Python》。我们首先从 Web 下载数据并将其加载到 Pandas 中：

# !curl -O https://raw.githubusercontent.com/jakevdp/marathon-data/master/marathon-data.csvdata = pd.read_csv('marathon-data.csv')data.head()

默认情况下，Pandas 将时间列加载为 Python 字符串（类型object）；我们可以通过查看DataFrame的dtypes属性来看到它：

data.dtypes'''age        int64gender    objectsplit     objectfinal     objectdtype: object'''

让我们通过为时间提供转换器来处理这个问题：

def convert_time(s):    h, m, s = map(int, s.split(':'))    return pd.datetools.timedelta(hours=h, minutes=m, seconds=s)data = pd.read_csv('marathon-data.csv',                   converters={'split':convert_time, 'final':convert_time})data.head()

data.dtypes'''age                 int64gender             objectsplit     timedelta64[ns]final     timedelta64[ns]dtype: object'''

这看起来好多了。 出于我们的 Seaborn 绘图工具的目的，让我们接下来增加以秒为单位的列：

data['split_sec'] = data['split'].astype(int) / 1E9data['final_sec'] = data['final'].astype(int) / 1E9data.head()

为了理解数据的样子，我们可以在数据上绘制一个jointplot：

with sns.axes_style('white'):    g = sns.jointplot("split_sec", "final_sec", data, kind='hex')    g.ax_joint.plot(np.linspace(4000, 16000),                    np.linspace(8000, 32000), ':k')

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虚线表示假如他们以完全稳固的速度跑马拉松，那么某人的时间会在哪里。 分布高于此的事实表明（正如你所料）大多数人在马拉松比赛过程中减速。假如你有竞争力，那么你就会知道那些在比赛后半段跑得更快的人 – 被称为将比赛负分割（negative-split）。

让我们在数据中创立另一个列，即分割分数，它测量每个运动员将比赛负分割或者正分割（positive-split）的程度：

data['split_frac'] = 1 - 2 * data['split_sec'] / data['final_sec']data.head()

假如此分割差异小于零，则这个人将比赛以这个比例负分割。让我们绘制这个分割分数的分布图：

sns.distplot(data['split_frac'], kde=False);plt.axvline(0, color="k", linestyle="--");

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sum(data.split_frac < 0)# 251

在近 40,000 名参加者中，只有 250 人将马拉松负分割。

让我们看看这个分割分数和其余变量之间能否存在任何相关性。我们将使用pairgrid来绘制所有这些相关性：

g = sns.PairGrid(data, vars=['age', 'split_sec', 'final_sec', 'split_frac'],                 hue='gender', palette='RdBu_r')g.map(plt.scatter, alpha=0.8)g.add_legend();

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看起来分割分数与年龄没有特别的关联，但的确与最终时间相关：更快的运动员往往将马拉松时间等分。（我们在这里看到，当涉及到绘图样式时，Seaborn 不是 Matplotlib 弊病的灵丹妙药：特别是，x轴标签重叠。由于输出是一个简单的 Matplotlib 图，但是，“自己设置刻度”中的方法可以用来调整这些东西。）

这里男女之间的区别很有意思。 让我们看看这两组的分割分数的直方图：

sns.kdeplot(data.split_frac[data.gender=='M'], label='men', shade=True)sns.kdeplot(data.split_frac[data.gender=='W'], label='women', shade=True)plt.xlabel('split_frac');

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这里有趣的是，有更多的男人比女人更接近等分！这几乎看起来像男女之间的某种双峰分布。 让我们看看，我们能否可以通过将分布看做年龄的函数，来判断发生了什么。

比较分布的好方法是使用提琴图：

sns.violinplot("gender", "split_frac", data=data,               palette=["lightblue", "lightpink"]);

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这是比较男女之间分布的另一种方式。

让我们看得深入少量，而后将这些提琴图作为年龄的函数进行比较。我们首先在数组中创立一个新列，指定每个人的年龄，以十年为单位：

data['age_dec'] = data.age.map(lambda age: 10 * (age // 10))data.head()

men = (data.gender == 'M')women = (data.gender == 'W')with sns.axes_style(style=None):    sns.violinplot("age_dec", "split_frac", hue="gender", data=data,                   split=True, inner="quartile",                   palette=["lightblue", "lightpink"]);

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考虑到这一点，我们可以看到男性和女性的分布在哪里不同：与同龄（或者任何年龄的）女性相比，20 到 50 岁男性的分割分布，与较低的分割相比，体现出显著的过度密集。

同样令人惊讶的是，这位 80 岁的女性在分割时间方面体现优于每个人。 这可能是由于我们预计来自小数字的分布，由于在该范围内只有少数运动员：

(data.age > 80).sum()# 7

回到带有负分割的男性：谁是这些运动员？ 这个分割分数能否与快速结束相关？ 我们可以很容易地绘制这个图。 我们将使用regplot，它将自动拟合数据的线性回归：

g = sns.lmplot('final_sec', 'split_frac', col='gender', data=data,               markers=".", scatter_kws=dict(color='c'))g.map(plt.axhline, y=0.1, color="k", ls=":");

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显然，带有快速分割的人是精英运动员，他们在约 15,000 秒或者约 4 小时内结束。 慢于此的人不太可能具备快速的第二次分割。