数据可视化(1)-Seaborn系列 | 关系类图relplot()

原创

数据分析可视化

修改于 2019-09-17 18:36:59

2.1K0

修改于 2019-09-17 18:36:59

文章被收录于专栏：数据分析与可视化数据分析与可视化

本篇是《Seaborn系列》文章的第1篇.

Seaborn是一个非常炫酷的python可视化库，它专攻于统计可视化。相较于matplotlib，它的语法更加简洁。

案例代码：欢迎给个star

https://github.com/Vambooo/SeabornCN

关系类图relplot

seaborn.relplot()解读

注意：数据一定是通过DataFrame中传送的

函数原型

seaborn.relplot(x=None, y=None, hue=None, size=None, 
                style=None, data=None, row=None, col=None,
                col_wrap=None, row_order=None, col_order=None, 
                palette=None, hue_order=None, hue_norm=None, 
                sizes=None, size_order=None, size_norm=None, 
                markers=None, dashes=None, style_order=None, 
                legend='brief', kind='scatter', height=5, 
                aspect=1, facet_kws=None, **kwargs)

参数解读

必须的参数x,y,data
其他参数均为可选；
x,y：数据中变量的名称;
data:是DataFrame类型的;

可选：下面均为可选
hue:数据中的名称 
对将生成具有不同颜色的元素的变量进行分组。可以是分类或数字.

row，col：数据中变量的名称
分类变量将决定网格的分面。

col_wrap：int
这个变量设置可以将多列包装以多行的形式展现(有时太多列展现，不便利)，
但不可以将多行以多列的形式展现。

size：数据中的名称
根据指定的名称(列名)，根据该列中的数据值的大小生成具有不同大小的效果。
可以是分类或数字。

案例教程

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
sns.set(style="ticks")
#构建数据
tips = sns.load_dataset("tips")
#查看表名和前10条数据
print(tips[:10])

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
sns.set(style="ticks")
#构建数据
tips = sns.load_dataset("tips")
print(tips[:10])
"""
案例1：基本的散点图
"""
sns.relplot(x="total_bill", y="tip", hue='day',data=tips)
plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
sns.set(style="ticks")
#构建数据
tips = sns.load_dataset("tips")

# 根据设置列明作为不同类别，绘制多多列数据图
"""
案例2：
设置col=列的名称  则根据列的类别展示数据
(该列的值有多少种，则将图以多少列显示)
"""
sns.relplot(x="total_bill", y="tip",hue="day", col="time", data=tips)
plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
sns.set(style="ticks")
#构建数据
tips = sns.load_dataset("tips")
# 根据设置的列名作为类别名，绘制多行数据图
"""
案例3：
设置row=列的名称  则根据列的类别展示数据
(该列的值有多少种，则将图以多少行显示)
"""
sns.relplot(x="total_bill", y="tip",hue="day", row="sex", data=tips)
plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
sns.set(style="ticks")
#构建数据
tips = sns.load_dataset("tips")
"""
案例4：布局
如果同时设置了col和row,相同的row在同一行，相同的col在同一列，效果如下
"""
sns.relplot(x="total_bill", y="tip",hue="day",col="time", row="sex", data=tips)
plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
sns.set(style="ticks")
#构建数据
tips = sns.load_dataset("tips")
"""
案例5：布局
通过设置col_wrap 将多列数据以多行的形式展示
"""
sns.relplot(x="total_bill", y="tip", hue="time",col="day", col_wrap=2, data=tips)
plt.show()