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Python中seaborn庫之countplot數據可視化的使用方法

發布時間:2021-06-11 11:28:46 來源:億速云 閱讀:903 作者:小新 欄目:開發技術

這篇文章給大家分享的是有關Python中seaborn庫之countplot數據可視化的使用方法的內容。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數據可視化中,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。接下來,對seaborn中的countplot方法進行詳細的一個講解,希望可以幫助到剛入門的同行。

導入seaborn庫

import seaborn as sns

使用countplot

sns.countplot()

countplot方法中必須要x或者y參數,不然就報錯。

官方給出的countplot方法及參數:

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。以泰坦尼克號為例。

原始數據如下:

sns.set(style='darkgrid')
titanic = sns.load_dataset('titanic')
titanic.head()

Python中seaborn庫之countplot數據可視化的使用方法

x, y, hue : names of variables in ``data`` or vector data, optional. Inputs for plotting long-form data. See examples for interpretation.

第一種方式

x: x軸上的條形圖,以x標簽劃分統計個數

y: y軸上的條形圖,以y標簽劃分統計個數

hue: 在x或y標簽劃分的同時,再以hue標簽劃分統計個數

sns.countplot(x="class", data=titanic)

Python中seaborn庫之countplot數據可視化的使用方法

sns.countplot(y="class", data=titanic)

Python中seaborn庫之countplot數據可視化的使用方法

sns.countplot(x="class", hue="who", data=titanic)

Python中seaborn庫之countplot數據可視化的使用方法

第二種方法

x: x軸上的條形圖,直接為series數據

y: y軸上的條形圖,直接為series數據

sns.countplot(x=titanic['class'])

Python中seaborn庫之countplot數據可視化的使用方法

sns.countplot(y=titanic['class'])

Python中seaborn庫之countplot數據可視化的使用方法

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,用于繪圖的數據集,x或y缺失時,data參數為數據集,同時x或y不可缺少,必須要有其中一個。

sns.countplot(x='class', data=titanic)

Python中seaborn庫之countplot數據可視化的使用方法

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'])

Python中seaborn庫之countplot數據可視化的使用方法

sns.countplot(x='class', hue='who', data=titanic, hue_order=['woman', 'man', 'child'])

Python中seaborn庫之countplot數據可視化的使用方法

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:使用不同的調色板

sns.countplot(x="who", data=titanic, palette="Set3")

Python中seaborn庫之countplot數據可視化的使用方法

ax : matplotlib Axes, optional
Axes object to draw the plot onto, otherwise uses the current Axes.

ax用來指定坐標系。

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])

Python中seaborn庫之countplot數據可視化的使用方法

感謝各位的閱讀!關于“Python中seaborn庫之countplot數據可視化的使用方法”這篇文章就分享到這里了,希望以上內容可以對大家有一定的幫助,讓大家可以學到更多知識,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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