如何在 Python 中使用 Seaborn 库可视化点图？

Seaborn 是一个有助于数据可视化的库。此接口有助于自定义和控制数据类型以及在应用某些过滤器时数据的行为。

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，其中条形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，而是用特定高度的点在另一个轴上表示数据点的估计值。以下是一个示例：

示例

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

输出

解释

  • 导入所需的包。
  • 输入数据是“titanic”，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 'pointplot' 函数可视化此数据。
  • 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中。

更新于：2020年12月11日

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