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  • seaborn安装

    千次阅读 2019-08-07 15:05:02
    pip install seaborn pip install matplotlib 即可 C:\Users\Administrator>E: E:\>cd:BaiduNetdiskDownload 系统找不到指定的路径。 E:\>cd BaiduNetdiskDownload E:\BaiduNetd...

    cmd用pip安装

    关键进入安装位置,执行

    pip install seaborn
    pip install matplotlib

    即可

     

    C:\Users\Administrator>E:

    E:\>cd:BaiduNetdiskDownload
    系统找不到指定的路径。

    E:\>cd BaiduNetdiskDownload

    E:\BaiduNetdiskDownload>cd python3.7.0

    E:\BaiduNetdiskDownload\python3.7.0>pip install matplotlib
    Collecting matplotlib
      Downloading https://files.pythonhosted.org/packages/1a/c0/69e3f695d7384012e90be1e16570c08953baae00fd98094179ef87c7d5a2/matplotlib-3.1.1-cp37-cp37m-win_amd64.whl (9.1MB)
        100% |████████████████████████████████| 9.1MB 1.6MB/s
    Collecting kiwisolver>=1.0.1 (from matplotlib)
      Downloading https://files.pythonhosted.org/packages/c6/ea/e5474014a13ab2dcb5056608e0716c600c3d8a8bcffb10ed55ccd6a42eb0/kiwisolver-1.1.0-cp37-none-win_amd64.whl (57kB)
        100% |████████████████████████████████| 61kB 2.2MB/s
    Collecting python-dateutil>=2.1 (from matplotlib)
      Downloading https://files.pythonhosted.org/packages/41/17/c62faccbfbd163c7f57f3844689e3a78bae1f403648a6afb1d0866d87fbb/python_dateutil-2.8.0-py2.py3-none-any.whl (226kB)
        100% |████████████████████████████████| 235kB 3.0MB/s
    Collecting numpy>=1.11 (from matplotlib)
      Downloading https://files.pythonhosted.org/packages/26/26/73ba03b2206371cdef62afebb877e9ba90a1f0dc3d9de22680a3970f5a50/numpy-1.17.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl (12.8MB)
        100% |████████████████████████████████| 12.8MB 488kB/s
    Collecting cycler>=0.10 (from matplotlib)
      Downloading https://files.pythonhosted.org/packages/f7/d2/e07d3ebb2bd7af696440ce7e754c59dd546ffe1bbe732c8ab68b9c834e61/cycler-0.10.0-py2.py3-none-any.whl
    Collecting pyparsing!=2.0.4,!=2.1.2,!=2.1.6,>=2.0.1 (from matplotlib)
      Downloading https://files.pythonhosted.org/packages/11/fa/0160cd525c62d7abd076a070ff02b2b94de589f1a9789774f17d7c54058e/pyparsing-2.4.2-py2.py3-none-any.whl (65kB)
        100% |████████████████████████████████| 71kB 2.2MB/s
    Requirement already satisfied: setuptools in e:\baidunetdiskdownload\python3.7.0\lib\site-packages (from kiwisolver>=1.0.1->matplotlib) (39.0.1)
    Collecting six>=1.5 (from python-dateutil>=2.1->matplotlib)
      Downloading https://files.pythonhosted.org/packages/73/fb/00a976f728d0d1fecfe898238ce23f502a721c0ac0ecfedb80e0d88c64e9/six-1.12.0-py2.py3-none-any.whl
    Installing collected packages: kiwisolver, six, python-dateutil, numpy, cycler, pyparsing, matplotlib
      The script f2py.exe is installed in 'e:\baidunetdiskdownload\python3.7.0\Scripts' which is not on PATH.
      Consider adding this directory to PATH or, if you prefer to suppress this warning, use --no-warn-script-location.
    Successfully installed cycler-0.10.0 kiwisolver-1.1.0 matplotlib-3.1.1 numpy-1.17.0 pyparsing-2.4.2 python-dateutil-2.8.0 six-1.12.0
    You are using pip version 10.0.1, however version 19.2.1 is available.
    You should consider upgrading via the 'python -m pip install --upgrade pip' command.

    E:\BaiduNetdiskDownload\python3.7.0>pip install seaborn
    Collecting seaborn
      Downloading https://files.pythonhosted.org/packages/a8/76/220ba4420459d9c4c9c9587c6ce607bf56c25b3d3d2de62056efe482dadc/seaborn-0.9.0-py3-none-any.whl (208kB)
        100% |████████████████████████████████| 215kB 464kB/s
    Requirement already satisfied: numpy>=1.9.3 in e:\baidunetdiskdownload\python3.7.0\lib\site-packages (from seaborn) (1.17.0)
    Requirement already satisfied: matplotlib>=1.4.3 in e:\baidunetdiskdownload\python3.7.0\lib\site-packages (from seaborn) (3.1.1)
    Collecting pandas>=0.15.2 (from seaborn)
      Downloading https://files.pythonhosted.org/packages/c1/cf/58ccaa38d5670dd4d2aee5df90aa03d670ede3947b7148e72391c80d4f91/pandas-0.25.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl (9.2MB)
        100% |████████████████████████████████| 9.2MB 996kB/s
    Collecting scipy>=0.14.0 (from seaborn)
      Downloading https://files.pythonhosted.org/packages/53/17/9dfd64540b6645fae581462ed2d1c8e680b7e946ca2789c5149693660392/scipy-1.3.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl (30.3MB)
        100% |████████████████████████████████| 30.3MB 525kB/s
    Requirement already satisfied: kiwisolver>=1.0.1 in e:\baidunetdiskdownload\python3.7.0\lib\site-packages (from matplotlib>=1.4.3->seaborn) (1.1.0)
    Requirement already satisfied: python-dateutil>=2.1 in e:\baidunetdiskdownload\python3.7.0\lib\site-packages (from matplotlib>=1.4.3->seaborn) (2.8.0)
    Requirement already satisfied: pyparsing!=2.0.4,!=2.1.2,!=2.1.6,>=2.0.1 in e:\baidunetdiskdownload\python3.7.0\lib\site-packages (from matplotlib>=1.4.3->seaborn) (2.4.2)
    Requirement already satisfied: cycler>=0.10 in e:\baidunetdiskdownload\python3.7.0\lib\site-packages (from matplotlib>=1.4.3->seaborn) (0.10.0)
    Collecting pytz>=2017.2 (from pandas>=0.15.2->seaborn)
      Downloading https://files.pythonhosted.org/packages/87/76/46d697698a143e05f77bec5a526bf4e56a0be61d63425b68f4ba553b51f2/pytz-2019.2-py2.py3-none-any.whl (508kB)
        100% |████████████████████████████████| 512kB 2.8MB/s
    Requirement already satisfied: setuptools in e:\baidunetdiskdownload\python3.7.0\lib\site-packages (from kiwisolver>=1.0.1->matplotlib>=1.4.3->seaborn) (39.0.1)
    Requirement already satisfied: six>=1.5 in e:\baidunetdiskdownload\python3.7.0\lib\site-packages (from python-dateutil>=2.1->matplotlib>=1.4.3->seaborn) (1.12.0)
    Installing collected packages: pytz, pandas, scipy, seaborn
    Successfully installed pandas-0.25.0 pytz-2019.2 scipy-1.3.0 seaborn-0.9.0
    You are using pip version 10.0.1, however version 19.2.1 is available.
    You should consider upgrading via the 'python -m pip install --upgrade pip' command.

     

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  • 1 问题产生今天在看一个Ipython notebook的资料,题目是《Introduction to ...我之前安装的是Anaconda,将许多包已经打包安装在一起,没想到没有捎带将seaborn安装上。我又找了找Anaconda的安装路径,确认没有安...

    1 问题产生

    今天在看一个Ipython notebook的资料,题目是《Introduction to Scientific Computing with IPython》,我上来就开始运行下面代码,可是出现了错误的提示:

    提示说找不到包seaborn。

    我之前安装的是Anaconda,将许多包已经打包安装在一起,没想到没有捎带将seaborn安装上。我又找了找Anaconda的安装路径,确认没有安装该包。如果这个包不安装就会影响到后面的画图工作。问题是:我怎么在Anaconda的框架下面成功安装seaborn。

    2 seaborn简介

    关于该包的介绍请参见本网址,下面一段话是我从其中的引用:Seaborn is a library for making attractive and informative statistical graphics in Python. It is built on top of matplotlib and tightly integrated with the PyData stack, including support for numpy and pandas data structures and statistical routines from scipy and statsmodels.

    3 安装方法

    在Anaconda中安装新的包要使用工具conda,你安装anaconda后,你就可以使用该命令了,例如使用以下命令查看它的版本:

    conda --version

    关于如何使用conda管理和安装package的更加详细的介绍,请参见网站的介绍。在我的Windows 7系统上面,打开cmd程序,在默认的路径上面执行如下程序即可安装成功:

    conda install seaborn

    安装过程参见下图:

    从上面可以看出,在安装的过程中,conda会根据seaborn的相关依赖关系,找到seaborn的依赖的包,自动下载和更新它们,这是比手动安装方便的原因。

    安装完成后,重新启动Ipython notebook服务器和浏览器session,重新运行本文开始的代码,即可发现错误提示消失了:

    4 总结

    利用conda是管理和安装Anaconda中包的非常方便的方法,弥补了Anaconda本身默认的安装包不足的限制。利用某个命令管理和自动下载安装包、并自动安装相关依赖的方法在许多地方都得到了广泛的运用。Linux系统就是采用这种方式安装的。这种方法本身也被一些软件学习,用来管理和安装扩展功能的packages,避免手工安装带来的各种不便性。例如,R和Pyton就是采用这种方式管理packages的典型代表。这种方式越来越普遍,本身也是我非常喜欢的。

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  • Seaborn是基于matplotlib产生的一个模块,专攻于统计可视化,可以和pandas进行无缝链接,使初学者更容易上手...2.1安装:1)linux系统sudo pip install seaborn2)window系统pip install seaborn2.2快速入门import as...

    Seaborn是基于matplotlib产生的一个模块,专攻于统计可视化,可以和pandas进行无缝链接,使初学者更容易上手。相对于matplotlib,Seaborn语法更简洁,两者关系类似于numpy和pandas之间的关系。

    2.1安装:

    1)linux系统

    sudo pip install seaborn

    2)window系统

    pip install seaborn

    2.2快速入门

    import  as sns

    sns.set(style="ticks")

    from matplotlib import pyplot

    # 加载数据集

    tips = sns.load_dataset("tips")

    # 绘图

    sns.boxplot(x="day", y="total_bill", hue="sex", data=tips, palette="PRGn")

    sns.despine(offset=10, trim=True)

    #图片展示与保存

    pyplot.savefig("GroupedBoxplots.png")

    pyplot.show()

    2.3seaborn常用方法

    1、单变量分析绘图

    1)分布的集中趋势,反映数据向其中心值靠拢或聚集的程度

    x = np.random.normal(size=100)

    sns.distplot(x, kde=True)# kde=False关闭核密度分布, rug表示在x轴上每个观测上生成的小细条(边际毛毯)

    2、观测两个变量之间的分布关系最好用散点图

    1)直接拟合概率密度函数

    sns.jointplot(x="x", y="y", data=df, kind="kde")

    2)能够更加直观反映点的分布情况

    hex图 (数据量大的时候)¶

    最好黑白相间

    数据量大时候,用hex图,分辨出哪块更多(颜色深浅)

    mean, cov = [0, 1], [(1, .5), (.5, 1)]

    data = np.random.multivariate_normal(mean, cov, 200)

    df = pd.DataFrame(data, columns=["x", "y"])

    x, y = np.random.multivariate_normal(mean, cov, 1000).T

    with sns.axes_style("ticks"):

    sns.jointplot(x=x, y=y, kind="hex")

    3、多变量两两显示

    # 鹃尾花数据iris = sns.load_dataset("iris")

    sns.pairplot(iris)

    4、Seaborn可视化各种绘图操作

    1、盒图 box graph

    import matplotlib.pyplot as plt

    import numpy as np

    盒图关心中位数Q2、四分之一位Q1、四分之三位Q3和离群点¶

    IQR = Q3 - Q1

    如果Q1-1.5IQR或者Q3+1.5IQR就是离群点

    tang_data = [np.random.normal(0, std, 100) for std in range(1,4)]

    fig = plt.figure(figsize=(8,6))

    plt.boxplot(tang_data, vert=True, notch=True)

    plt.xticks([x+1 for x in range(len(tang_data))], ["x1", "x2", "x3"])

    plt.xlabel("x")

    plt.title("box plot")

    import seaborn as sns

    import numpy as np

    import matplotlib.pyplot as plt

    import pandas as pd

    2、单特征绘制直方图

    1)distplot

    x = np.random.normal(size=100)

    sns.distplot(x, kde=False, bins=20)

    2)countplot 计数图

    countplot 故名思意,计数图,可将它认为一种应用到分类变量的直方图,也可认为它是用以比较类别间计数差,调用 count 函数的 barplot。

    seaborn.countplot(x=None, y=None, hue=None, data=None, order=None, hue_order=None, orient=None, color=None, palette=None, saturation=0.75, ax=None, **kwargs)

    x, y, hue: names of variables in data or vector data, optional

    data: DataFrame, array, or list of arrays, optional

    order, hue_order: lists of strings, optional #设置顺序

    orient: “v” | “h”, optional #设置水平或者垂直显示

    ax: matplotlib Axes, optional #设置子图位置,将在下节介绍绘图基础

    3、分析两个特征之间的关系,利用散点图来表达

    mean, cov = [0,1], [(1, .5), (.5,1)]

    data = np.random.multivariate_normal(mean, cov, 200)

    df = pd.DataFrame(data, columns=["X1", "X2"])

    sns.jointplot(x="X1", y="X2", data=df)

    # kind = "hex"  # 六边形

    data = np.random.multivariate_normal(mean, cov, 2000).T

    with sns.axes_style("white"):

    sns.jointplot(x=data[0], y=data[1], kind="hex", color="k")

    4、看两两之间变量的关系

    iris = sns.load_dataset("iris")

    sns.pairplot(iris)

    5、条形图

    sns.barplot(x="sex", y="survived", data=titanic, hue="class")

    点图,不看集中趋势,就看各自的变化

    sns.pointplot(x="sex", y="survived", data=titanic, hue="class")

    sns.pointplot(x="class", y="survived", data=titanic, hue="sex", palette={"male":"g","female":"m"}, markers=["^", "o"], linestyles=["-","--"])

    tips = sns.load_dataset("tips", data_home=".")

    # jitter 震动

    sns.stripplot(x="day", y="total_bill", data=tips, jitter=True)

    sns.swarmplot(x="day", y="total_bill", data=tips)

    sns.swarmplot(x="day", y="total_bill", data=tips, hue="sex")

    sns.swarmplot(x="day", y="total_bill", data=tips, hue="time")

    6、盒图

    sns.boxplot(x="day", y="total_bill", data=tips, hue="time")

    7、小提琴图

    sns.violinplot(x="day", y="total_bill", data=tips, hue="sex", split=True)

    sns.violinplot(x="day", y="total_bill", data=tips, inner=None, split=True)

    sns.swarmplot(x="day", y="total_bill", data=tips, color="k", alpha=1.0)

    8、热力图通过颜色一目了然的指定值的大小,以及变化的趋势

    uniform_data = np.random.rand(3,3)

    sns.heatmap(uniform_data)

    sns.heatmap(uniform_data, vmin=0.2, vmax=0.5)

    normal_data = np.random.randn(3,3)

    sns.heatmap(normal_data, center=0)

    flights = sns.load_dataset("flights")

    data = flights.pivot("month", "year", "passengers")

    sns.heatmap(data)

    sns.heatmap(data, annot=True, fmt="d", linewidths=.5, cbar=False, cmap="YlGnBu")

    9、设置画图的整体风格

    def sin_plot(flip=1):

    x = np.linspace(0, 14, 100)

    for i in range(1,7):

    plt.plot(x, np.sin(x+i*.5)*(7-i)*flip)

    sin_plot()

    10、有五种主题风格,darkgrid whitegrid dark white ticks

    sns.set_style("darkgrid")

    data = np.random.normal(size=(20,6)) + np.arange(6) / 2

    sns.boxplot(data=data)

    11、每一个子图的风格都可以不一样,with里面一个风格,外面一个风格

    with sns.axes_style("whitegrid"):

    plt.subplot(211)

    sin_plot()

    plt.subplot(212)

    sin_plot(-1)

    12、布局的风格

    sns.set_context("paper")

    plt.figure(figsize=(8,6))

    sin_plot()

    sns.set_context("talk")

    plt.figure(figsize=(8,6))

    sin_plot()

    sns.set_context("poster")

    plt.figure(figsize=(8,6))

    sin_plot()

    sns.set_context("notebook", font_scale=3.5, rc={"lines.linewidth": 4.5})

    plt.figure(figsize=(8,6))

    sin_plot()

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  • seaborn安装不上------解决方案 真的很恶心,其他人输入pip install seaborn就能安装成功,可是我就是安装不上去(一定要有耐心) 输cmd进入到命令提示符,输入python -m pip install --upgrade pip ,进行升级, ...

    seaborn安装不上------解决方案

    真的很恶心,其他人输入pip install seaborn就能安装成功,可是我就是安装不上去(一定要有耐心)

    输cmd进入到命令提示符,输入python -m pip install --upgrade pip ,进行升级,
    在这里插入图片描述
    将安装路径定位到提示的地址
    在这里插入图片描述
    输入pip install seaborn依旧报错
    在这里插入图片描述
    再次输入镜像:pip install seaborn -i http://pypi.douban.com/simple/ --trusted-host pypi.douban.com
    在这里插入图片描述
    最后安装成功了!

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    千次阅读 2020-03-12 17:54:02
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  • 在Anaconda中安装python包seaborn

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  • python 安装seaborn

    2021-02-09 09:52:00
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  • 安装Anaconda3从而安装seaborn

    千次阅读 2016-12-26 19:41:28
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  • anaconda 中安装seaborn ,plotly,jieba

    万次阅读 2017-01-18 18:27:23
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