于 2023-07-13 19:03:31 发布 · 3k 阅读实验 项目 名称：Seaborn可视化基础
实验目的及要求：
（1）了解scatterplt函数的使用格式。
（2）掌握散点图的绘制方法。
（3）了解stripplot函数的使用格式。
（4）掌握分类散点图的绘制方法。
（5）了解distplot函数的绘制格式。
（6）掌握单变量分布图的绘制方法。
（7）了解regplot函数的使用格式。
（8）掌握线性回归拟合图的绘制方法。
（9）了解heatmap函数的使用格式。
（10）掌握热力图的绘制方法。
实验内容：
实训一 分析各空气质量指数之间的关系及其分布情况实验步骤
（1）使用pandas库读取芜湖市2020年空气质量指数统计数据。
In [2]:
import numpy as np import pandas as pd import seaborn as sns data=pd.read_csv('./aqi.csv') data
Out[2]:
日期 AQI 质量等级 PM2.5含量（ppm） PM10含量（ppm） SO2含量（ppm） CO含量（ppm） NO2含量（ppm） O3_8h含量（ppm） 0 2020/1/1 79 良 58 64 8 0.7 57 23 1 2020/1/2 112 轻度污染 84 73 10 1.0 71 7 2 2020/1/3 68 良 49 51 7 0.8 49 3 3 2020/1/4 90 良 67 57 7 1.2 53 18 4 2020/1/5 110 轻度污染 83 65 7 1.0 51 46 ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 266 2020/9/23 46 优 17 33 7 0.7 33 92 267 2020/9/24 60 良 27 51 10 0.7 48 106 268 2020/9/25 62 良 21 47 9 0.7 43 114 269 2020/9/26 74 良 29 53 9 0.7 37 128 270 2020/9/27 60 良 18 41 9 0.6 25 112271 rows × 9 columns
（2）解决 中文 子体的显示问题，设置字体为黑体，并解决保存图像时负号“-”显示为方块的问题。
In [8]:
import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif']='SimHei'#设置字体为黑体 plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False#解决保存图像时负号“-”显示为方块的问题
（3）绘制AQI和PM2.5的关系散点图。
In [6]:
###绘制AQI和PM2.5的关系散点图 #########两种方式： #######################第一种：以PM2.5含量（ppm）为x轴，以AQI为y轴 plt.figure(figsize=(12,12),dpi=80,facecolor='skyblue',edgecolor="skyblue") plt.title('AQI和PM2.5的关系散点图', fontsize=20,color='purple') plt.ylabel('AQI', fontsize=15,color='green') plt.xlabel('PM2.5含量（ppm）', fontsize=15,color='purple') plt.scatter(data['PM2.5含量（ppm）'],data['AQI'],c='green',marker='.')
Out[6]:
<matplotlib.collections.PathCollection at 0x1de2021a5b0>
In [4]:
##########第二种：以AQI为x轴，以PM2.5含量（ppm）为y轴 import seaborn as sns #忽略警告 import warnings warnings.filterwarnings('ignore') #使用seaborn库绘图 sns.set_style('whitegrid',{'font.sans-serif':['simhei','Arial']}) plt.figure(figsize=(12,12),dpi=80,facecolor='skyblue',edgecolor="sky
