如何在 Python 的 Seaborn 库中使用条形图？

Seaborn 是一个有助于数据可视化的库。它带有自定义主题和高级接口。

在之前的绘图中，我们将整个数据集绘制在图表上。借助条形图，我们可以了解数据分布的集中趋势。

barplot 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，其中条的长度表示该特定类别中数据的比例。

让我们借助“泰坦尼克号”数据集来了解条形图 -

示例

import pandas as pd
import seaborn as sb
from matplotlib import pyplot as plt
my_df = sb.load_dataset('titanic')
sb.barplot(x = "sex", y = "survived", hue = "class", data = my_df)
plt.show()

输出

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解释

  • 导入所需的包。
  • 输入数据为“titanic”，它从 seaborn 库加载。
  • 此数据存储在数据框中。
  • ‘load_dataset’ 函数用于加载 iris 数据。
  • 使用‘barplot’ 函数可视化此数据。
  • 这里，数据框作为参数提供。
  • 此外，还指定了 x 和 y 值。
  • 此数据显示在控制台上。

更新于：2020-12-11

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