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這篇文章給大家分享的是有關(guān)Python中seaborn庫之countplot數(shù)據(jù)可視化的使用方法的內(nèi)容。小編覺得挺實用的,因此分享給大家做個參考,一起跟隨小編過來看看吧。
在Python數(shù)據(jù)可視化中,seaborn較好的提供了圖形的一些可視化功效。
seaborn官方文檔見鏈接:http://seaborn.pydata.org/api.html
countplot是seaborn庫中分類圖的一種,作用是使用條形顯示每個分箱器中的觀察計數(shù)。接下來,對seaborn中的countplot方法進(jìn)行詳細(xì)的一個講解,希望可以幫助到剛?cè)腴T的同行。
導(dǎo)入seaborn庫
import seaborn as sns
使用countplot
sns.countplot()
countplot方法中必須要x或者y參數(shù),不然就報錯。
官方給出的countplot方法及參數(shù):
sns.countplot(x=None, y=None, hue=None, data=None, order=None, hue_order=None, orient=None, color=None, palette=None, saturation=0.75, dodge=True, ax=None, **kwargs)
下面講解countplot方法中的每一個參數(shù)。以泰坦尼克號為例。
原始數(shù)據(jù)如下:
sns.set(style='darkgrid') titanic = sns.load_dataset('titanic') titanic.head()
x, y, hue : names of variables in ``data`` or vector data, optional. Inputs for plotting long-form data. See examples for interpretation.
x: x軸上的條形圖,以x標(biāo)簽劃分統(tǒng)計個數(shù)
y: y軸上的條形圖,以y標(biāo)簽劃分統(tǒng)計個數(shù)
hue: 在x或y標(biāo)簽劃分的同時,再以hue標(biāo)簽劃分統(tǒng)計個數(shù)
sns.countplot(x="class", data=titanic)
sns.countplot(y="class", data=titanic)
sns.countplot(x="class", hue="who", data=titanic)
x: x軸上的條形圖,直接為series數(shù)據(jù)
y: y軸上的條形圖,直接為series數(shù)據(jù)
sns.countplot(x=titanic['class'])
sns.countplot(y=titanic['class'])
data : DataFrame, array, or list of arrays, optional. Dataset for plotting.
If ``x`` and ``y`` are absent, this is interpreted as wide-form. Otherwise it is expected to be long-form.
data: DataFrame或array或array列表,用于繪圖的數(shù)據(jù)集,x或y缺失時,data參數(shù)為數(shù)據(jù)集,同時x或y不可缺少,必須要有其中一個。
sns.countplot(x='class', data=titanic)
order, hue_order : lists of strings, optional.Order to plot the categorical levels in, otherwise the levels are inferred from the data objects.
order, hue_order分別是對x或y的字段排序,hue的字段排序。排序的方式為列表。
sns.countplot(x='class', data=titanic, order=['Third', 'Second', 'First'])
sns.countplot(x='class', hue='who', data=titanic, hue_order=['woman', 'man', 'child'])
orient : "v" | "h", optional
Orientation of the plot (vertical or horizontal). This is usually
inferred from the dtype of the input variables, but can be used to
specify when the "categorical" variable is a numeric or when plotting
wide-form data.
強(qiáng)制定向,v:豎直方向;h:水平方向,具體實例未知。
color : matplotlib color, optional
Color for all of the elements, or seed for a gradient palette.
palette : palette name, list, or dict, optional.Colors to use for the different levels of the ``hue`` variable.
Should be something that can be interpreted by :func:`color_palette`, or a dictionary mapping hue levels to matplotlib colors.
palette:使用不同的調(diào)色板
sns.countplot(x="who", data=titanic, palette="Set3")
ax : matplotlib Axes, optional
Axes object to draw the plot onto, otherwise uses the current Axes.
ax用來指定坐標(biāo)系。
fig, ax = plt.subplots(1, 2, figsize=(10, 5)) sns.countplot(x='class', data=titanic, ax=ax[0]) sns.countplot(y='class', data=titanic, ax=ax[1])
感謝各位的閱讀!關(guān)于“Python中seaborn庫之countplot數(shù)據(jù)可視化的使用方法”這篇文章就分享到這里了,希望以上內(nèi)容可以對大家有一定的幫助,讓大家可以學(xué)到更多知識,如果覺得文章不錯,可以把它分享出去讓更多的人看到吧!
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