Seaborn是一個非常炫酷的python可視化庫,它專攻于統(tǒng)計可視化。相較于matplotlib,它的語法更加簡潔。
案例代碼
https://github.com/Vambooo/SeabornCN
seaborn.relplot()解讀
注意:數(shù)據(jù)一定是通過DataFrame中傳送的
函數(shù)原型:seaborn.relplot(x=None, y=None, hue=None, size=None, style=None, data=None, row=None, col=None, col_wrap=None, row_order=None, col_order=None, palette=None, hue_order=None, hue_norm=None, sizes=None, size_order=None, size_norm=None, markers=None, dashes=None, style_order=None, legend='brief', kind='scatter', height=5, aspect=1, facet_kws=None, **kwargs)
常用的參數(shù)解讀:
參數(shù)解讀:必須的參數(shù)x,y,data其他參數(shù)均為可選;x,y:數(shù)據(jù)中變量的名稱;data:是DataFrame類型的; 可選:下面均為可選hue:數(shù)據(jù)中的名稱 對將生成具有不同顏色的元素的變量進行分組??梢允欠诸惢驍?shù)字. row,col:數(shù)據(jù)中變量的名稱分類變量將決定網(wǎng)格的分面。 col_wrap:int這個變量設置可以將多列包裝以多行的形式展現(xiàn)(有時太多列展現(xiàn),不便利),但不可以將多行以多列的形式展現(xiàn)。 size:數(shù)據(jù)中的名稱根據(jù)指定的名稱(列名),根據(jù)該列中的數(shù)據(jù)值的大小生成具有不同大小的效果。可以是分類或數(shù)字。
案例說明
import matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as snssns.set(style="ticks")#構建數(shù)據(jù)tips = sns.load_dataset("tips")#查看表名和前10條數(shù)據(jù)print(tips[:10])
# 指定x和y,并根據(jù)hue的不同進行顏色分組sns.relplot(x="total_bill",y="tip",hue='day',data=tips)
上面代碼的運行結果為右圖,左圖為未指定hue的效果:
# 設置col=列名 則根據(jù)列的類別展示數(shù)據(jù)(該列的值有多少種,則將圖以多少列顯示)sns.relplot(x="total_bill", y="tip",hue="day", col="time", data=tips)
# 設置row=列名 則根據(jù)列的類別展示數(shù)據(jù)(該列的值有多少種,則將圖以多少行顯示)sns.relplot(x="total_bill", y="tip",hue="day", row="sex", data=tips)
# 如果同時設置了col和row,相同的row在同一行,相同的col在同一列,效果如下sns.relplot(x="total_bill", y="tip",hue="day",col="time", row="sex", data=tips)
#通過設置col_wrap 將多列數(shù)據(jù)以多行的形式展示sns.relplot(x="total_bill", y="tip", hue="time",col="day", col_wrap=2, data=tips)
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數(shù)據(jù)可視化
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原文標題:數(shù)據(jù)可視化-Seaborn系列 (1) | relplot用法
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