Seaborn联合图详解

Seaborn是一个基于Python的数据可视化库，它通过在matplotlib之上提供一个用户友好的界面，简化了创建吸引人的统计图形的过程。Seaborn专为统计数据可视化设计，与pandas无缝集成，增强了对数据框和序列的处理和绘图能力。使用Seaborn可以减少代码行数，提高生产力和可读性，生成优雅的图表。Seaborn以其能够处理大型数据集而闻名，提供了多种绘图函数，用于分布、回归和分类数据分析。该库的默认主题和调色板优先考虑现代美学，确保图表在不需要大量自定义的情况下既美观又可解释。Seaborn在探索性数据分析(EDA)中尤其有价值，其高级绘图函数，包括联合图、配对图和热图，使分析师能够发现数据中的复杂模式和关系，使其成为数据科学家工具箱中不可或缺的工具。

联合图的定义

联合图是一种图形，它展示了两个变量之间的关系，将散点图、六边形图、回归图或二维核密度图与直方图、KDE（核密度估计）图或其他表示每个变量的单变量分布的表示结合起来。这种多方面的方法突出了两个变量之间的相关性或潜在关系，并提供了对它们分布的洞察。

联合图在数据分析中的重要性和用途

联合图在探索性数据分析(EDA)中扮演着关键角色，通过同时呈现单个变量的分布和它们之间的关系，促进了对数据的更深入理解。这种双重视角有助于识别相关性、趋势、异常值和可能不明显的模式。在数据分析中，联合图对于以下方面是无价的：

• 识别关系：它们有助于发现两个变量之间的关系性质，无论是线性的、非线性的，还是形成了任何聚类。
• 发现异常值：通过直接可视化数据点，可以轻松发现不符合一般模式的异常值。
• 理解分布：边缘图清晰地展示了每个变量的分布，提供了关于偏度、峰度和其他分布属性的洞察。

联合图的组成部分

联合图由几个组成部分构成，每个部分都为数据增加了一层信息：

• 中心图：联合图的核心是中心图，通常是散点图、六边形图、KDE图或回归图。这个图展示了正在分析的两个变量之间的关系。
• 边缘图：围绕中心图的是边缘图，它们显示了每个变量的独立分布。这些通常表示为直方图或KDE图，提供了每个变量分布特征的一瞥。
• 注释：Seaborn的联合图还可以包括相关系数和p值作为注释，提供了变量之间关系的统计视角。

在Seaborn中创建联合图

• 散点图见解：散点图显示了两个连续变量之间的关系：x轴上的bill_length_mm和y轴上的bill_depth_mm。
• 直方图见解（顶部和右侧边缘）：顶部的直方图显示了bill_length_mm的分布。它似乎大致上是正态分布的，有轻微的右偏，表明有更多的观测值具有更高的账单长度。
• 右侧的直方图显示了bill_depth_mm的分布。这个分布似乎也是正常的，但有轻微的左偏，表明有更多的观测值具有较低的账单深度。