Публичный аккаунт WeChat: «Python Reading Finance»
Если у вас есть какие-либо вопросы или предложения, пожалуйста, оставьте сообщение в публичном аккаунте
Seaborn — это библиотека визуализации Python, основанная на matplotlib. Он предоставляет расширенный интерфейс для рисования привлекательных статистических графиков. Seaborn на самом деле инкапсулирует более продвинутый API на основе matplotlib, что упрощает рисование и делает ваши графики более точными без большого количества настроек.
Примечание. Весь код реализован в блокноте IPython.
полосовая диаграмма (диаграмма рассеяния распределения)
Давайте посмотрим на API stripplot:
seaborn.stripplot(x=None, y=None, hue=None, data=None, order=None, hue_order=None, jitter=False, dodge=False, orient=None, color=None, palette=None, size=5, edgecolor='gray', linewidth=0, ax=None, *kwargs)
Далее мы непосредственно продемонстрируем код.Сначала импортируем соответствующий пакет, с которым должен быть знаком каждый.
import seaborn as sns
%matplotlib inline
sns.set(font_scale=1.5,style="white")
sns.set_context({"figure.figsize":(10,8)})
Вот набор данных, используемый для этой демонстрации:
data=sns.load_dataset("tips")
data.head()
Давайте посмотрим, как выглядит стриптиз
sns.stripplot(x="time",y="total_bill", data=data)
Вы можете видеть, что принцип рисования стрипплота соответствуетКатегория, соответствующая атрибуту xОтображать значение атрибута y отдельно, подходит дляКатегориальные данные. На картинке выше показана точечная диаграмма общей суммы счета для разных точек питания.
Далее я объясню основные параметры стрипплота.Здесь мы говорим только о некоторых параметрах, уникальных для стрипплота.Для ознакомления с другими общими параметрами в морской печати, пожалуйста, обратитесь к предыдущей статье.
x:Установить поля групповой статистики
y:Установить поля статистики рассылки
jitter:Когда точки данных сильно перекрываются, вы можете использовать этот параметр для внесения некоторых корректировок.
sns.stripplot(x="time",y="total_bill",data=data,jitter=True)
Как видите, ранее совпадающие точки данных разбросаны.
После классификации атрибута времени используйте параметр оттенка для внутренней классификации.
sns.stripplot(x="time",y="total_bill",data=data,jitter=True,hue="day")
Что делать, если я хочу отображать разные категории в группе отдельно? В это время используйте параметр уклонения
dodge:Полностью ли разделена классификация внутри контрольной группы
sns.stripplot(x="time",y="total_bill",data=data,jitter=True,hue="day",dodge=True)
order:Сортировать и отфильтровать категории в поле, выбранном параметром x
sns.stripplot(x="time",y="total_bill",data=data,jitter=True,
hue="day",dodge=True,order=["Dinner","Lunch"])
Вы можете видеть, что порядок исходных категорий ужина и обеда на оси x изменился.
sns.stripplot(x="time",y="total_bill",data=data,jitter=True,
hue="day",dodge=True,order=["Dinner"])
Вы можете видеть, что исходная категория «Обед» на оси X исчезла, и на этом демонстрация стрипплота заканчивается.
swarmplot (кластеризованная диаграмма рассеяния)
sns.swarmplot(x=None, y=None, hue=None, data=None, order=None, hue_order=None, dodge=False, orient=None, color=None, palette=None, size=5, edgecolor='gray', linewidth=0, ax=None, *kwargs)
Использование swarmplot и stripplot на самом деле похоже, давайте посмотрим, в чем разница между двумя типами графиков, или воспользуемся предыдущим набором данных.
sns.swarmplot(x="day",y="total_bill",data=data)
Видно, что swarmplot отображает различные типы точечных диаграмм в форме дерева.Использование других параметров такое же, как и у стрипплота.Ниже приведена краткая демонстрация.
sns.swarmplot(x="day",y="total_bill",data=data,hue="sex",dodge=True)
sns.swarmplot(x="day",y="total_bill",data=data,hue="sex",dodge=True,palette="husl")
sns.swarmplot(y="day",x="total_bill",data=data,hue="sex",dodge=True,palette="husl")
Это конец демо о стрипплоте и роевом плоттере. Те, кто хочет узнать больше, могут проверить официальную документацию Seaborn! Вышеупомянутое содержание написано мной в сочетании с официальными документами и моим собственным пониманием.Если есть какие-либо ошибки, пожалуйста, не стесняйтесьуказать и прокомментировать,общий обмен и прогресс, я также надеюсь, что то, что я написал, может помочь вам более или менее после прочтения этой статьи!
Обратите внимание на публичный аккаунт"Питон Чтение Финансов", ответьте «py» в фоновом режиме, чтобы получить пакет учебных ресурсов Python, а также группу обмена обучением Python!