seaborn-Beispiel#
1. Importe#
[1]:
import numpy as np
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
2. Stil definieren#
seaborn.set ist ein Alias für seaborn.set_theme, mit dem sich unterschiedliche Stile, Paletten,Schriften und Farben definieren lassen, z.B.:
[2]:
sns.set(style="white", color_codes=True)
3. Erzeugen eines bivariaten Zufallsdatensatzes#
Hierfür verwenden wir numpy.random.RandomState.multivariate_normal aus numpy.random.RandomState wobei ein Seed von 9, 0 als Mittelwerte, eine nicht ganz symmetrische Kovarianzmatrix und 100 Proben:
[3]:
rs = np.random.RandomState(9)
mean = [0, 0]
cov = [(1, 0), (0, 2)]
x, y = rs.multivariate_normal(mean, cov, 100).T
4. JointGrid für bivariate Plots#
Mit seaborn.JointGrid lassen sich bivariaten Plots erzeugen. Wenn beide Funktionen unterschiedliche Schlüsselwortargumente übergeben, muss JointGrid.plot_joint() und JointGrid.plot_marginals() verwendet werden:
[4]:
grid = sns.JointGrid(x, y, space=0, height=6, ratio=50)
grid.plot_joint(plt.scatter, color="g")
grid.plot_marginals(sns.rugplot, height=1, color="g")
[4]:
<seaborn.axisgrid.JointGrid at 0x7f272e776890>
