python視覺化進階---seaborn1.5 分類資料視覺化
阿新 • • 發佈:2018-12-09
分類資料視覺化 - 分類散點圖
stripplot() / swarmplot()
載入模組,設定風格、尺度
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
#設定風格、尺度
sns.set_style('whitegrid')
sns.set_context('paper')
#不發出警告
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')
1.stripplot()
#按照不同類別對樣本資料進行分佈散點圖繪製
示例1:hue
tips = sns.load_dataset('tips') print(tips.head()) sns.stripplot(x = 'day', #x ---> 設定分組統計欄位 y = 'total_bill',#y ---> 資料分佈統計欄位 #這裡xy資料對調,會使得散點圖橫向分佈 data = tips, #data ---> 對應資料 jitter = True, #jitter ---> 當資料重合較多時,用該引數做一些調整,也可以設定間距如,jitter = 0.1 size = 5, edgecolor = 'w', linewidth = 1, marker = 'o' ) #通過hue引數再分類 sns.stripplot(x = 'sex', y = 'total_bill', hue = 'day', data=tips, jitter = True)
通過stripplot() 按照x軸裡的類別進行分類
並通過hue = ‘day’可以再對散點圖中的數值進行分類
示例2:設定調色盤palette
#設定調色盤
sns.stripplot(x = 'sex' , y = 'total_bill', hue = 'day',
data = tips, jitter = True,
palette = 'Set2',#設定調色盤
dodge = True,
)
示例3:用order引數進行篩選分類類別
#篩選分類類別 #檢視day欄位的唯一值 print(tips['day'].value_counts()) #order ---> 篩選類別 sns.stripplot(x = 'day', y = 'total_bill', data = tips, jitter = True, order = ['Sat','Sun'])
2、swarmplot() 分簇散點圖
#用法和stripplot類似
sns.swarmplot(y = 'total_bill', x = 'day', data= tips,
size = 5, edgecolor = 'w', linewidth = 1, marker = 'o',
palette = 'Reds')