seaborn 绘图

Posted 2023-05-11

参考技术A seaborn.relplot()
这个函数功能非常强大，可以用来表示多个变量之间的关联关系。默认情况下是绘制散点图，也可以绘制线性图，具体绘制什么图形是通过kind参数来决定的。实际上以下两个函数就是relplot的特例：
散点类型：scatterplot -> relplot(kind="scatter")
线性类型：lineplot -> relplot(kind="line")

运行效果：

总结：消费越高，小费越高；小费集中在10-20之间
2、按天分析每天花销总额与小费的关系
分类 hue='day'

运行效果：

总结：星期六花销最高，对应的小费也越高
3、按午餐和晚餐分列并按天分析每天花销总额与小费的关系
col= 'time'

4、按性别分析午餐和晚餐，哪个性别付的小费最多
row='sex'

分类统计图，则是根据分类，统计每个分类下的数据的个数或者比例。有以下几种方式：
条形图：barplot() (with kind="bar")
柱状图：countplot() (with kind="count")
点线图：pointplot() (with kind="point")

条形图
seaborn中的条形图具有统计功能，可以统计出比例，平均数，也可以按照你想要的统计函数来统计。

1、打开泰坦尼克号titanic.csv文件，分析男女获救比例

运行效果：

2、按舱位分析，男女获救比例

3、分析：女性获救比例高于男性，说明人类在灾难面前，往往考虑更多的弱势群体。三等舱获救比例高于一二等舱，说明阶层越高获得的特权就越高，古往今来，阶级矛盾无所不在。

以星期天为例，小费平均值为3，最高值将近7，最低值低于1，全天无异常值。

sns.distplot()，bins柱子分布个数

参数如下：
height图形大小设置
ratio主图和副图之间的比例
space 副图与主图之间的距离

Python seaborn大更新，带来全新绘图方式seaborn.objects

在今年1月份时，seaborn曾对外宣称