Seaborn 绘图以查看异常值

Seaborn 是一个基于 matplotlib 的高级数据可视化库，它提供了一组美观而又简单的绘图风格，可以轻松地创建各种类型的统计图表，库中内置了许多数据集，可以用于实验和学习。

在数据分析中，异常值是不符合预期模式或存在于数据集中的异常数据点。异常值的存在会显著影响模型的准确性和可靠性，因此在数据分析的过程中务必找出并处理异常值。

在这个教程中，我们将演示如何使用 seaborn 绘图来识别和可视化异常值，展示如何检测和处理异常值，提高模型的准确性和可靠性。

数据集及准备工作

我们将使用 seaborn 库中的一个内置数据集 tips，tips 数据集是关于顾客消费数据的一个数据集，包含了总消费金额、小费金额、性别、抽烟情况等信息。我们将使用 tips 数据集来演示如何使用 seaborn 绘图以查看异常值。

首先，我们需要导入 seaborn 库，并加载 tips 数据集：

import seaborn as sns

tips = sns.load_dataset("tips")

箱线图

箱线图，也叫盒须图，是一种常用的用于展示一个或多个变量的分布情况的图表，它由一条箱线和两条"须"组成，箱线的长度表示数据的四分位距。箱线图可以很好地展示异常值。

我们可以使用 seaborn 库中的 boxplot() 函数来创建箱线图，下面是一个针对 tips 数据集的箱线图的示例代码：

sns.boxplot(x=tips["total_bill"])

下面是绘制出的箱线图：

从箱线图中可以看出，数据的分布主要集中在 10 到 20 号码之间，但也存在一些数据点的值明显偏离其他数据点。这些偏离的数据点就是异常值。

散点图

散点图在数据分析中也常常用于查看异常值。散点图可以很好地展示两个变量之间的关系，如果存在异常值，它们很可能会是单个点或者由一组点组成。

我们可以使用 seaborn 库中的 scatterplot() 函数来创建散点图，下面是一个针对 tips 数据集的散点图的示例代码：

sns.scatterplot(x=tips["total_bill"], y=tips["tip"])

下面是绘制出的散点图：

从散点图中可以看出，大多数的点呈现出一种相对集中的形状，但也存在一些点明显偏离了分布的核心部分，这些点就是异常值。

热力图

热力图通常用于显示矩阵值，它能够以颜色的形式将不同的值进行可视化展示。热力图在查看异常值时也是非常有用的，它可以很好地展示数据中的异常值分布情况。

我们可以使用 seaborn 库中的 heatmap() 函数来创建热力图，下面是一个针对 tips 数据集的热力图的示例代码：

sns.heatmap(tips.corr(), annot=True)

下面是绘制出的热力图：

从热力图中可以看出，total_bill 和 tip 之间具有很强的相关性，这意味着它们之间存在一些重要的关系。但是，也可以看到，tip 和 size 之间的相关性似乎不是很强，这可能说明存在异常值的存在。

结论

通过使用 seaborn 库的不同绘图功能，我们可以很好地查看和可视化数据集中的异常值。总体来说，异常值的存在对于数据分析是非常重要的，查找和处理异常值是数据分析工作的重要一环。