Seaborn.get_dataset_names() 方法

Seaborn.get_dataset_names() 方法用于查看 seaborn 库中所有内置数据集的名称。 为了描述 seaborn 或为错误投诉创建可重现的示例，此功能提供了对一些示例数据集的快速访问。

它不是日常使用所必需的。 为了为分类变量创建适当的排序，对某些数据集进行了少量预处理。

语法

以下是 seaborn.get_dataset_names() 方法的语法 −

seaborn.get_dataset_names()

参数

这个方法没有参数

返回值

此方法返回 Seaborn 中内置的所有数据集名称的列表。

Seaborn.get_dataset_names() 方法

为了绘制图表，我们需要数据，以防万一您无法使用所需格式且包含所需数据的数据，您可以使用 Seaborn 库中的数据集。

Seaborn 除了作为统计图表工具包之外，还包含各种默认数据集。 我们将使用其中一个内置数据集作为默认数据集的示例。

要查看Seaborn 库中所有可用的数据集，可以使用以下方法。

示例 1

get_dataset_names() 方法有助于检索 Seaborn 中可用的内置数据集的所有名称。

import seaborn as sns
list = sns.get_dataset_names()
print(list)

输出

执行此示例后，将获得以下列表。

['anagrams', 'anscombe', 'attention', 'brain_networks', 'car_crashes', 'diamonds', 'dots', 'exercise', 'flights', 'fmri', 'gammas', 'geyser', 'iris', 'mpg', 'penguins', 'planets', 'taxis', 'tips', 'titanic']

在构建的数据集中使用其中任何一个，都可以绘制图表。 要加载数据集，可以使用 seaborn.load_dataset() 方法。

load_dataset() 方法有助于将具有名称的数据集加载到数据结构中。 出于本示例的目的，我们将加载提示数据集。

Tips=seaborn.load_dataset('tips')

上面的代码行有助于将名称为"tips"的数据集加载到名为 tips 的数据结构中。 因此，此方法有助于从库中加载数据集。

示例 2

以下是使用 get_dataset_names() 方法加载 titanic 数据集的示例 −

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
list = sns.get_dataset_names()
name = list[21]
dts= sns.load_dataset(name)
dts.head()
sns.relplot(data=dts, x="age", y="fare")
plt.show()

输出

下面是上面例子的输出 −

示例 3

以下是使用 get_dataset_names() 方法加载提示数据集的示例 −

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
list = sns.get_dataset_names()
name = list[20]
tips=sns.load_dataset(name)
tips.head()
sns.catplot(data=tips,x="sex",y="tip",hue="time",height=5, aspect=.8)
plt.show()

输出

这会生成以下输出 −

示例 4

让我们看另一个例子 −

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
list = sns.get_dataset_names()
name = list[11]
print(name)
exercise=sns.load_dataset("exercise")
exercise.head()
g=sns.PairGrid(exercise)
g.map_upper(sns.scatterplot)
g.map_lower(sns.kdeplot)
g.map_diag(sns.ecdfplot)
plt.show()

输出

执行时，上面的例子生成下面的例子 −

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