如何在 Seaborn 中使用 factorplot 可视化 Python 中的数据？

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。

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。

点图类似于条形图，但不是表示填充条，而是通过在另一轴上的特定高度表示数据点的估计值。

可以使用分类散点图或借助 pointplot 或称为 factorplot 的更高级函数的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”。FacetGrid 默认使用“pointplot”函数。

让我们了解如何使用 factorplot 使用 Seaborn 绘制可视化图 -

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",data = my_df);
plt.show()

输出

解释

  • 导入所需的包。
  • 输入数据为“exercise”，它从 seaborn 库加载。
  • 此数据存储在数据框中。
  • “load_dataset”函数用于加载鸢尾花数据。
  • 此数据使用“factorplot”函数可视化。
  • 在这里，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

1K+ 次浏览

启动你的 职业生涯

通过完成课程获得认证

开始
广告