数据可视化(1)-Seaborn系列 | 关系类图relplot()

本篇是《Seaborn系列》文章的第1篇.

Seaborn是一个非常炫酷的python可视化库,它专攻于统计可视化。相较于matplotlib,它的语法更加简洁。

案例代码:欢迎给个star

https://github.com/Vambooo/SeabornCN

关系类图relplot

seaborn.relplot()解读

注意:数据一定是通过DataFrame中传送的

函数原型

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)

参数解读

必须的参数x,y,data  其他参数均为可选;  x,y:数据中变量的名称;  data:是DataFrame类型的;    可选:下面均为可选  hue:数据中的名称  对将生成具有不同颜色的元素的变量进行分组。可以是分类或数字.    row,col:数据中变量的名称  分类变量将决定网格的分面。    col_wrap:int  这个变量设置可以将多列包装以多行的形式展现(有时太多列展现,不便利),  但不可以将多行以多列的形式展现。    size:数据中的名称  根据指定的名称(列名),根据该列中的数据值的大小生成具有不同大小的效果。  可以是分类或数字。

案例教程

import matplotlib.pyplot as plt  import seaborn as sns  sns.set(style="ticks")  #构建数据  tips = sns.load_dataset("tips")  #查看表名和前10条数据  print(tips[:10])
import matplotlib.pyplot as plt  import seaborn as sns  sns.set(style="ticks")  #构建数据  tips = sns.load_dataset("tips")  print(tips[:10])  """  案例1:基本的散点图  """  sns.relplot(x="total_bill", y="tip", hue='day',data=tips)  plt.show()
import matplotlib.pyplot as plt  import seaborn as sns  sns.set(style="ticks")  #构建数据  tips = sns.load_dataset("tips")    # 根据设置列明作为不同类别,绘制多多列数据图  """  案例2:  设置col=列的名称  则根据列的类别展示数据  (该列的值有多少种,则将图以多少列显示)  """  sns.relplot(x="total_bill", y="tip",hue="day", col="time", data=tips)  plt.show()
import matplotlib.pyplot as plt  import seaborn as sns  sns.set(style="ticks")  #构建数据  tips = sns.load_dataset("tips")  # 根据设置的列名作为类别名,绘制多行数据图  """  案例3:  设置row=列的名称  则根据列的类别展示数据  (该列的值有多少种,则将图以多少行显示)  """  sns.relplot(x="total_bill", y="tip",hue="day", row="sex", data=tips)  plt.show()
import matplotlib.pyplot as plt  import seaborn as sns  sns.set(style="ticks")  #构建数据  tips = sns.load_dataset("tips")  """  案例4:布局  如果同时设置了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)  plt.show()
import matplotlib.pyplot as plt  import seaborn as sns  sns.set(style="ticks")  #构建数据  tips = sns.load_dataset("tips")  """  案例5:布局  通过设置col_wrap 将多列数据以多行的形式展示  """  sns.relplot(x="total_bill", y="tip", hue="time",col="day", col_wrap=2, data=tips)  plt.show()

案例地址

案例代码已上传:Githubhttps://github.com/Vambooo/SeabornCN

整理制作:数据分析与可视化学研社

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