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公众号:尤而小屋 作者:Peter 编辑:Peter 本文介绍的是如何使用seaborn来绘制各种柱状图 基础柱状图 水平柱状图 标题设置 基于DataFrame绘图 hue参数设置 颜色处理 多维度处理 个人很喜欢的一个Seaborn绘制的图形: 导入库Seaborn是matplotlib的高级封装,所以matplotlib还是要同时导入: In [1]: import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns %matplotlib inline sns.set_theme(style="whitegrid") sns.set_style('darkgrid') 导入内置数据使用的是seaborn中内置的一份消费tips数据集: In [2]: tips = sns.load_dataset("tips") tips.head() 基础柱状图In [3]: x = ["A","B","C"] y = [1, 2, 3] sns.barplot(x, y) plt.show()绘制水平柱状图: # 水平柱状图 x = ["A","B","C"] y = [1, 2, 3] sns.barplot(y, x) plt.show() 设置标题In [14]: x = ["A","B","C"] y = [1, 2, 3] fig = sns.barplot(x, y) fig.set_title('title of seaborn') plt.show() 指定x-y-dataIn [5]: # 通过DataFrame来指定 ax = sns.barplot(x="day", y="tip", data=tips) plt.show() hue参数实现的分组显示数据 In [6]: ax = sns.barplot(x="day", y="total_bill", hue="sex", data=tips) 水平柱状图In [7]: ax = sns.barplot(x="total_bill", y="day", data=tips) 自定义顺序In [8]: ax = sns.barplot(x="total_bill", y="day", # 添加order参数,指定顺序 order=["Sat","Fri","Sun","Thur"], # 自定义 data=tips) 颜色处理 使用一种颜色In [9]: ax = sns.barplot(x="size", y="total_bill", data=tips, color="salmon", saturation=.5) 颜色渐变In [10]: ax = sns.barplot(x="size", y="tip", data=tips, palette="Blues") 多维分组In [11]: g = sns.catplot(x="sex", y="total_bill", hue="smoker", col="time", data=tips, kind="bar", height=4, aspect=.7) True/False分组In [12]: tips["weekend"] = tips["day"].isin(["Sat", "Sun"]) tipsOut[12]: In [13]: ax = sns.barplot(x="day", y="tip", hue="weekend", data=tips, dodge=False) 往期精彩回顾 适合初学者入门人工智能的路线及资料下载(图文+视频)机器学习入门系列下载中国大学慕课《机器学习》(黄海广主讲)机器学习及深度学习笔记等资料打印《统计学习方法》的代码复现专辑机器学习交流qq群955171419,加入微信群请扫码 |
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