Python数据可视化-seaborn Iris鸢尾花数据_iris seaborn

首先介绍一下Iris鸢尾花数据集，内容摘自百度百科：Iris数据集是常用的分类实验数据集，由Fisher, 1936收集整理。“Iris也称鸢尾花卉数据集，是一类多重变量分析的数据集。最近我们被客户要求撰写关于Iris的研究报告。数据集包含150个数据集，分为3类，每类50个数据，每个数据包含4个属性。可通过花萼长度，花萼宽度，花瓣长度，花瓣宽度4个属性预测鸢尾花卉属于（Setosa，Versicolour，Virginica）三个种类中的哪一类”。

导入库

读取数据

数据字段介绍：

• sepal_length:花萼长度，单位cm
• sepal_width:花萼宽度，单位cm
• petal_length:花瓣长度，单位cm
• petal_width:花瓣宽度，单位cm
• 种类:setosa(山鸢尾)，versicolor(杂色鸢尾)，virginica(弗吉尼亚鸢尾)

在做categorical visualization的时候，seaborn给出了基础的stripplot & swarmplot, boxplot & violinplot, barplot & pointplot,以及抽象化的factorplot.下面就用纸鸢花数据集做一下讲解。

StripplotStripplot的本质就是把数据集中具有quantitative属性的变量按照类别去做散点图(Scatterplot)。

我们将纸鸢花数据集中不同种类花的sepal length做stripplot可视化

plt.show()

上边左侧的图片便是在默认风格下用stripplot绘制的散点图。在很多情况下，stripplot中的点会重叠，使得我们不容易看出点的分布情况。一个简单的解决办法就是用在stripplot的基础上绘制抖动图(jitterplot)，仅沿着类别坐标轴的方向去随机微调整点的位置，显示出分布情况。

Swarmplot另一