Python seaborn.factorplot()用法及代碼示例

Seaborn是一個了不起的可視化庫，用於在Python中進行統計圖形繪製。它提供了漂亮的默認樣式和調色板，以使統計圖更具吸引力。它建立在matplotlib庫的頂部，並與 Pandas 的數據結構緊密集成。

seaborn.factorplot()方法

seaborn.factorplot()方法用於在FacetGrid上繪製分類圖。

用法： seaborn.factorplot(x=None, y=None, hue=None, data=None, row=None, col=None, col_wrap=None, estimator=, ci=95, n_boot=1000, units=None, seed=None, order=None, hue_order=None, row_order=None, col_order=None, kind=’strip’, height=5, aspect=1, orient=None, color=None, palette=None, legend=True, legend_out=True, sharex=True, sharey=True, margin_titles=False, facet_kws=None, **kwargs)

參數：此方法接受下麵描述的以下參數：

x, y:此參數采用數據中變量的名稱，即用於繪製long-form數據的輸入。
hue:(可選)此參數采用列名稱進行顏色編碼
data:此參數采用DataFrame，Long-form(整潔)數據集進行繪圖。每列應對應一個變量，每行應對應一個觀察值。
row, col:(可選)此參數采用數據中變量的名稱，這將確定網格的構麵。
col_wrap:(可選)此參數采用整數值“Wrap”在此寬度處的列變量，以便列構麵跨越多行。與行構麵不兼容。
estimator:(可選)此參數可調用以映射向量->標量，統計函數以在每個分類倉中進行估計。
ci:(可選)此參數采用float或“sd”或None值，置信區間的大小來繪製估計值。如果為“sd”，請跳過引導程序並繪製觀測值的標準偏差。如果為None，則不會執行自舉，並且不會繪製錯誤欄。
n_boot:(可選)此參數采用整數值，即計算置信區間時要使用的引導程序迭代次數。
units:(可選)此參數取數據或矢量數據中變量的名稱，采樣單位的標識符，將用於執行多級引導程序並考慮重複測量的設計。
seed:(可選)此參數采用整數值numpy.random.Generator或numpy.random.RandomState，種子或隨機數生成器，以實現可重引導。
order, hue_order:(可選)此參數采用字符串列表，以便在其中繪製類別級別，否則從數據對象中推斷級別。
row_order, col_order:(可選)此參數采用字符串列表，“ Order”用於組織表格中的行和/或列，否則，從數據對象中推斷出這些順序。
kind:(可選)此參數采用字符串值，要繪製的繪圖類型(與分類繪圖函數的名稱相對應。選項為：“point”，“bar”，“strip”，“swarm”，“box”，“violin”或“boxen”。
height:(可選)此參數采用浮點值，即每個構麵的高度(以英寸為單位)。
aspect:(可選)此參數采用浮點值，每個小平麵的長寬比，以便Aspect * height給出每個小平麵的寬度(以英寸為單位)。
orient:(可選)此參數的值應為“v” |。 “h”，圖的方向(垂直或水平)。這通常是根據輸入變量的dtype推論得出的，但可用於指定“categorical”變量是數字變量還是繪製wide-form數據時。
color:(可選)此參數采用matplotlib顏色，所有元素均為Color或漸變調色板為種子。
palette:(可選)此參數采用調色板名稱，列表或字典，顏色，用於不同級別的色相變量。應該是可以由color_palette()解釋的內容，或者是將色相級別映射到matplotlib顏色的字典。
legend:(可選)此參數為布爾值，如果為True且有色相變量，則在圖上繪製圖例。
legend_out:(可選)此參數為布爾值，如果為True，則將擴展圖形大小，並且圖例將繪製在右中部的圖的外部。
share{x, y}:(可選)此參數為bool，‘col’或‘row’。如果為true，則構麵將共享列的y軸和/或行的x軸。
margin_titles:(可選)此參數為布爾值，如果為True，則在最後一列的右側繪製該行變量的標題。此選項是實驗性的，可能無法在所有情況下都起作用。
facet_kws:(可選)此參數將字典對象，其他關鍵字參數的字典傳遞給FacetGrid。
kwargs:該參數采用鍵，值對，其他關鍵字參數傳遞給基礎繪圖函數。

返回值：此方法返回上麵帶有圖的FacetGrid對象，以進行進一步調整。

注意：要下載提示數據集，請單擊此處。

以下示例說明了seaborn庫的factorplot()方法。

範例1：

# importing the required library 
import pandas as pd 
import seaborn as sns 
import matplotlib.pyplot as plt 
  
# read a csv file 
df = pd.read_csv('Tips.csv') 
  
# point plot(by default) 
sns.factorplot(x ='size', y ='tip', data = df) 
  
# Show the plot 
plt.show()

輸出：
point plot

範例2：

# importing the required library 
import pandas as pd 
import seaborn as sns 
import matplotlib.pyplot as plt 
  
# read a csv file 
df = pd.read_csv('Tips.csv') 
  
# point plot using hue attribute 
# for colouring out points 
# according to the sex 
sns.factorplot(x ='size', y ='tip',  
               hue = 'sex', data = df) 
  
# Show the plot 
plt.show()

輸出：
point plot coloured

相關用法

注：本文由純淨天空篩選整理自AnkitRai01大神的英文原創作品 Python – seaborn.factorplot() method。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。