seaborn内置的数据集下载

AI100_小助手 2020-10-08 03:00:24

gihub地址 https://github.com/mwaskom/seaborn-data ，如果各位能打开这个地址可从这里下载。

此存储库的存在只是为了为seaborn.load_dataset函数从中下载示例数据集。不知为何官网不能加载了，所以从github上下载了一份，提供各位使用。它的存在使得记录seaborn变得很容易，而不需要花费时间来加载和咀嚼数据，从而避免混淆。如果这些数据集对seaborn文档不再有用，它们可能随时更改或删除。一些数据集也从它们的标准来源进行了修改。

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gihub地址 https://github.com/mwaskom/seaborn-data ，如果各位能打开这个地址可从这里下载。此存储库的存在只是为了为seaborn.load_dataset函数从中下载示例数据集。不知为何官网不能加载了，所以从github上下载了一份，提供各位使用。它的存在使得记录seaborn变得很容易，而不需要花费时间来加载和咀嚼数据，从而避免混淆。如果这些数据集对seaborn文档不再有用，它们可能随时更改或删除。一些数据集也从它们的标准来源进行了修改。

本课程介绍了Python数据可视化库——Matplotlib和Seaborn，其中包括了：Matplotlib库：图表基本构成要素、绘制线图、显示图形、显示中文和负号、设置线条颜色和风格、保存图片、绘制柱状图、绘制饼状图、绘制散点图、绘制子图表。Seaborn库：Seaborn内置数据集、Seaborn的样式控制、分类图、柱状图、箱形图、小提琴图、Strip图、Swarm图、分面网格分类图、关联图、关联散点图、关联线图、分面网格关联图、分布图、Dist图、联合图、度（KDE）图、热力图、线性回归图、线性回归图regplot、分面网格线性回归图lmplot、分面网格绘图。

目录 1、seaborn的优点 2、seaborn的官网 3、seaborn的作者介绍 4、seaborn的缩写为什么是sns，而不是sbn？ 5、seaborn与matplotlib的关系？ 6、使用seaborn绘图的3种方式(seaborn绘图的优势体现) 1、seaborn的优点 1、它简化了复杂数据集的表示； 2、可以轻松构建复杂的可视化，简洁的控制matplotlib图形样式与几个内置主题； 3、seaborn不可以替代matplotlib，而是matplotlib的很好补充； 2、seaborn的官网学习某个知识点，最好的东西就是照着官网的提示学习

透水的以水文为导向的时间序列分析。该软件包旨在简化水文数据的收集和分析。在Jupyter笔记本中使用HydroPy并保存分析，以便您可以重新创建过程并与他人共享。 Hydropy利用Numpy和Pandas的功能快速处理大型数据集。 Matplotlib和Seaborn内置于Hydropy，可让您快速轻松地创建可用于发布的图表。在笔记本中尝试Hydropy：例子： # Recession periods in June 2011: myflowserie . get_year ( '2011' ). get_month ( "Jun" ). get_recess () # Peak values above 90th percentile for station LS06_347 in july 2010: myflowserie['LS06_347'].get_y

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