- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏数据分析与可视化
数据可视化(4)-Seaborn系列 | 分类图catplot()
分类图 分类图catplot() 解析： catplot() 分类图(它是下面8种图的接口，下面八种图表均可通过指定kind参数来绘制) 1.stripplot() 分类散点图 2.swarmplot( violinplot() 小提琴图 5.boxenplot() 增强箱图 6.pointplot() 点图 7.barplot() 条形图 8.countplot() 计数图 函数原型 seaborn.catplot as plt sns.set(style="ticks") # 获取数据 exercise = sns.load_dataset("exercise") """ 案例1：基本分类图 """ sns.catplot ()绘制柱状图 kind="count" 设置col_wrap一个数值，让图每行只显示数量为该数值的列，多余的另起一行显示 """ sns.catplot(x="alive", col="deck", ()绘制小提琴图 kind="violin" orient设置图的方向 """ sns.catplot(x="age", y="embark_town",hue="sex", row="class",
5.7K01发布于 2019-09-16 - 来自专栏Python中文社区
基于matplotlib的2D/3D抽象网格和能量曲线绘制程序
GitHub地址: https://github.com/PytLab/catplot/ PyPI地址: https://pypi.python.org/pypi/catplot/ 正文 首先还是介绍一下这个程序的用途 与插值相关的方法参考:https://github.com/PytLab/catplot/blob/master/catplot/interpolate.py 丰富的接口 除了上面最简单的例子，catplot 具体的例子参考: https://github.com/PytLab/catplot/tree/master/examples ? 绘制三维网格 绘制三维网格，catplot中我都写了与二维绘制中相对应的类和接口，这里就不赘述了，可以参考项目中的examples: https://github.com/PytLab/catplot/ 所以基本上现在所有类型的晶格都可以通过CatPlot来绘制了。
1.8K70发布于 2018-01-31 - 来自专栏DeepHub IMBA
这3个Seaborn函数可以搞定90%的可视化任务
Relplot:用于创建关系图 Displot:用于创建分布图 Catplot:用于创建分类图 这3个函数提供了一个图形级的界面，用于创建和定制不同类型的图。 Catplot 使用catplot函数创建分类图，如箱形图、条形图、带状图、小提琴图等。总共有8个不同的分类图可以使用catplot函数生成。 箱形图用中位数和四分位数表示变量的分布。 sns.catplot(data=df, x='branch', y='total', kind='strip', height=5, aspect=1.3) ? catplot功能下的另一种类型是小提琴图。这是一种plto和kde的组合。因此，它提供了一个变量分布的概述。 例如，我们可以为前面示例中的strip plot所使用的列创建小提琴图。 sns.catplot(data=df, x='branch', y='total', kind='violin', height=5, aspect=1.3) ?
1.8K20发布于 2021-03-10 - 来自专栏生物信息学、python、R、linux
Seaborn入门（四）实现scatterplots
seaborn中实现scatterplot的主要参数 seaborn.catplot(x=None, y=None, hue=None, data=None, row=None, col=None, image.png 控制点的左右幅度或者使其在一条直线 sns.catplot(x="day", y="total_bill", jitter=False, data=tips) ? image.png 通过设置kind="swarm"设置点的不重叠分布 sns.catplot(x="day", y="total_bill", kind="swarm", data=tips) ? image.png order控制排序: sns.catplot(x="smoker", y="tip", order=["No", "Yes"], data=tips) ? image.png 将分类信息设置在y轴上 sns.catplot(x="total_bill", y="day", hue="time", kind="swarm", data=tips) ?
70830发布于 2020-04-01 - 来自专栏IT从业者张某某
seaborn从入门到精通03-绘图功能实现02-分类绘图Categorical plots
有许多轴级函数用于以不同的方式绘制分类数据，还有一个图形级接口catplot()，用于提供对分类数据的统一高级访问。 图形级接口catplot–figure-level interface 参考：http://seaborn.pydata.org/generated/seaborn.catplot.html#seaborn.catplot 案例1-默认分类散点图-jitter抖动 在catplot()中，数据的默认表示形式使用散点图。 : ax = sns.catplot(data=tips, x="day", y="total_bill") jitter参数控制抖动的大小或完全禁用抖动: ax = sns.catplot(data 这种图有时被称为“蜂群”，并通过在catplot()中设置kind="swarm"来激活swarmplot()在seaborn中绘制: sns.catplot(data=tips, x="day", y
1.6K20编辑于 2023-10-16 - 来自专栏生物信息学、python、R、linux
Seaborn入门(二): 实现Boxenplot
stripplot 同样用catplot分面： g = sns.catplot(x="sex", y="total_bill", hue="smoker", col="time catplot diamonds = sns.load_dataset("diamonds") ax = sns.catplot(x="color", y="price", kind="boxen", catplot2
99410发布于 2020-04-01 - 来自专栏磐创AI技术团队的专栏
Python Seaborn综合指南，成为数据可视化专家
我们将使用seaborn库的catplot()函数来绘制分类数据图。就让我们一探究竟吧 抖动图 对于抖动图，我们将使用另一个数据集人力资源分析来分析，让我们现在导入该数据集。 现在，我们将使用catplot()函数查看education列和avg_training_score列之间的关系。 sns.catplot(x="education", y="avg_training_score", jitter = False, data=df2) ? sns.catplot(x="education", y="avg_training_score", jitter = False, data=df2) ? 让我们现在绘制箱线图 sns.catplot(x="education", y="avg_training_score", kind = "box", data=df2) ?
3.5K20发布于 2019-10-23 - 来自专栏毛利学Python
数据科学篇| Seaborn库的使用（四）
分类数据绘图 catplot将x的数据分类出来 import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt sns.set(style="ticks", color_codes=True) tips = sns.load_dataset("tips") sns.catplot(x="day", y="total_bill", data=tips) ? 绘制箱线图（只要加上kind="box"的参数就可以了） sns.catplot(x="day", y="total_bill", kind="box", data=tips) ? 绘制小提琴图(kind="violin") sns.catplot(x="day", y="total_bill", kind="violin", data=tips) ? 在这里插入图片描述 条形图 sns.catplot(x="day", y="total_bill",hue="size", kind="bar", data=tips) ?
1.5K10发布于 2019-09-02 - 来自专栏ShowMeAI研究中心
Python数据分析 | seaborn工具与数据可视化
根据图形的适应场景，Seaborn 的绘图方法大致分类 6 类，这 6 大类下面又包含不同数量的绘图函数： 关联图——relplot 类别图——catplot 分布图——distplot、kdeplot 而 catplot 实际上是如下 Axes-level 绘图 API 的集合： API层级 函数 介绍 Figure-level catplot Axes-level stripplot() (kind sns.catplot(x="sepal_length", y="species", data=iris) [f36a8530c43b5f0358a585bd7dc9f9a4.png] kind="swarm sns.catplot(x="sepal_length", y="species", kind="swarm", data=iris) [a0f803ddb3364a4ac000a85697f79c00 ] （7）计数条形图 count sns.catplot(x="species", kind="count", data=iris) [cc42b2b2c943f5b4a3d93861419b9f01.
2.6K41编辑于 2022-03-08 - 来自专栏生物信息学、python、R、linux
Seaborn入门(三): 实现Violinplots
quartiles catplot分面： g = sns.catplot(x="sex", y="total_bill", hue="smoker", col="time catplot 欢迎关注公众号～ 生信编程日常
87620发布于 2020-04-01 - 来自专栏数据分析与可视化
数据可视化(13)-Seaborn系列 | 点图pointplot()
matplotlib.pyplot as plt # 设置样式风格 sns.set(style="darkgrid") # 构建数据 tips = sns.load_dataset("tips") """ 案例1： 利用catplot matplotlib.pyplot as plt # 设置样式风格 sns.set(style="darkgrid") # 构建数据 tips = sns.load_dataset("tips") """ 案例8： 使用catplot ()实现pointplot()的效果（通过设置kind="point"） """ sns.catplot(x="sex", y="total_bill", hue="smoker
3.1K00发布于 2019-10-02 - 来自专栏数据分析1480
数据探索与分析中必不可少的Seaborn库
分类数据绘图 catplot将x的数据分类出来 import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt sns.set(style="ticks", color_codes=True) tips = sns.load_dataset("tips") sns.catplot(x="day", y="total_bill", data=tips) ? 绘制箱线图（只要加上kind="box"的参数就可以了） sns.catplot(x="day", y="total_bill", kind="box", data=tips) ? 绘制小提琴图(kind="violin") sns.catplot(x="day", y="total_bill", kind="violin", data=tips) ? 在这里插入图片描述 条形图 sns.catplot(x="day", y="total_bill",hue="size", kind="bar", data=tips) ?
1.3K10发布于 2019-07-30 - 来自专栏生物信息学、python、R、linux
Seaborn入门(一): 实现Boxplot
swarmplot sns.catplot分面，并修改颜色： g = sns.catplot(x="sex", y="total_bill", hue="smoker", catplot 欢迎关注公众号～ 生信编程日常
1.3K20发布于 2020-04-01 - 来自专栏蛰虫始航
百川归海，四类图统揽统计图:Seaborn|可视化系列03
seaborn[1]没有直接枚举各种图的接口，而是抽象为了四种relplot、regplot、catplot及distplot，分别对应：数据关联、回归、分类变量和数据分布。 seaborn将分类变量相关的可视图表封装在sns.catplot()里。 catplot参数： •data、x、y：分别对应数据集、x轴对应值、y轴对应值，x会默认是一个分类变量，不是连续的数值；•hue：色调，将数据列映射到颜色；•orient：水平方向还是垂直方向上的分类 (x,y,data,kind='point') 也可以写 .pointplot(x,y,data)，其他的也类似； 统计tips数据集里晚餐和午餐的出现次数，变成柱状图： sns.catplot(x=' seaborn目前是0.10.1版本，例子和API文档都还不够丰富，如很多绘图的API只有一段文字说明，没有绘制效果的例子；又如catplot的文档在最上面列出了hue，在详细解释部分没有hue。
3.8K30发布于 2020-05-12 - 来自专栏用户8907256的专栏
☀️苏州程序大白一文从基础手把手教你Python数据可视化大佬☀️《❤️记得收藏❤️》
()，和数据关系可视化类似，catplot()也有多种分类(kind)，包括散点图(strip,swarm)，分布图(box,violin,boxen)和柱状图(point,bar,count)。 tips = sns.load_dataset("tips") #载入数据 sns.catplot(x="day", y="total_bill", data=tips); 可以发现上面有些数据重叠在一起了 下面的例子可以看出： sns.catplot(x="total_bill", y="day", hue="time", kind="swarm", order=["Sun", "Sat","Fri", 下面分别看一下box,boxen,violin三种情况不同的显示风格： 其中要重点说一下violin方法使用了KDE,因此有一些额外的属性可以设置,具体可以查看一下api例如： sns.catplot sns.catplot(x="class", y="survived", hue="sex", palette={"male": "g", "female
1.3K20发布于 2021-10-12 - 来自专栏浊酒清味
可视化神器Seaborn的超全介绍
可以通过catplot()访问它们。与relplot()类似，catplot()的思想是公开一个通用的面向数据集的API，该API在一个数值变量和一个(或多个)分类变量之间关系的不同表示上进行泛化。 在最精细的层次上，你可能希望通过绘制散点图来调整点在分类轴上的位置，这样它们就不会重叠: sns.catplot(x="day", y="total_bill", hue="smoker", 或者，你可以使用核密度估计来表示采样点的底层分布: sns.catplot(x="day", y="total_bill", hue="smoker", kind="violin 或者你可以在每个嵌套的类别中显示唯一的平均值和它的置信区间: sns.catplot(x="day", y="total_bill", hue="smoker", kind="bar
2.7K30发布于 2019-12-30 - 来自专栏MeteoAI
Python简单高效的可视化神器——Seaborn
highlight=boxplot#seaborn.boxplot 7. catplot seaborn.catplot()可以用来查看数值型变量和一个或多个类别型变量的关系。 plots: pointplot() (with kind="point") barplot() (with kind="bar") countplot() (with kind="count") # catplot show each observation along with a summary of the distribution: """ sns.set(font_scale=1.5) g = sns.catplot
3.1K32发布于 2019-07-22 - 来自专栏机器学习/数据可视化
70个精美图快速上手seaborn！
直方图sns.histplot 分布图sns.displot 箱型图sns.boxplot 小提琴图sns.violin 热力图sns.heatmap 聚类热图sns.clustermap 分类图sns.catplot 分类图方法sns.catplot主要是通过kind参数来指定生成不同的图形，其作用等效于对应的函数： kind="box"：boxplot kind="violin"：violinplot kind= (data=tips,x="day",y="tip") plt.show() 图片 调换x和y的位置： In 68: # 水平方向 sns.catplot(data=tips,y="day",x="tip ") plt.show() 图片 kind参数 通过kind参数指定生成不同图形： In 69: sns.catplot(data=tips, x="day", y="tip", kind="violin" ) plt.show() 图片 In 72: sns.catplot(data=tips,
3.6K151编辑于 2023-05-31 - 来自专栏数据分析与可视化
数据可视化(5)-Seaborn系列 | 柱状图countplot()
matplotlib.pyplot as plt sns.set(style="darkgrid") # 获取数据 titanic = sns.load_dataset("titanic") """ 案例5：使用catplot ()来实现countplot()的统计效果，必须设置kind="count" 当要对其他分类变量进行分组时，使用catplot()比直接使用FacetGrid更加安全 """ sns.catplot(x
15.1K01发布于 2019-09-23 - 来自专栏生信修炼手册
seaborn分类变量的汇总展示
上述各种函数对应的figure-level级别的函数为catplot, 基本用法如下 >>> sns.catplot(data=df, x="day", y="total_bill", col='sex
1.7K21发布于 2020-10-19
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号