如何在 Python 中使用 factorplot 函数可视化小提琴图？

条形图函数建立了分类变量和连续变量之间的关系。数据以矩形条的形式表示，条的长度表示该特定类别中数据的比例。

点图类似于条形图，但它不是表示填充条，而是用一个特定高度的点在另一条轴上表示数据点的估计值。

可以使用分类散点图或借助 pointplot 或更高级的函数 factorplot 绘制两个单独的图来可视化分类数据。

factorplot 函数在 FacetGrid 上绘制分类图，借助参数 ‘kind’。

此处 ‘kind’ 参数的值将为 ‘violin’。FacetGrid 默认使用 ‘pointplot’ 函数。

让我们了解如何使用 factorplot 创建小提琴图：

示例

import pandas as pd
import seaborn as sb
from matplotlib import pyplot as plt
my_df = sb.load_dataset('exercise')
sb.factorplot(x = "time", y = "pulse", hue = "kind", kind = 'violin',data = my_df);
plt.show()

输出

解释

  • 导入所需的包。
  • 输入数据是 ‘exercise’，它从 seaborn 库加载。
  • 此数据存储在数据框中。
  • 使用 ‘load_dataset’ 函数加载 iris 数据。
  • 使用 ‘factorplot’ 函数可视化此数据。
  • 在此，数据框作为参数提供。
  • 此处 ‘kind’ 参数指定为 ‘violin’。
  • 此外，还指定了 x 和 y 值。
  • 此数据显示在控制台中。

更新于：2020年12月11日

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