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法律研究如何在 Python Seaborn 庫中使用 FacetGrid 視覺化資料？
條形圖函式建立了分類變數和連續變數之間的關係。資料以矩形條的形式表示，其中條的長度表示該特定類別中資料的比例。
點圖類似於條形圖，但它不是表示填充條，而是用一個點在另一條軸上的特定高度表示資料點的估計值。
可以使用分類散點圖或藉助 pointplot 或稱為 factorplot 的更高階函式建立兩個單獨的圖來視覺化分類資料。factorplot 函式在 FacetGrid 上繪製分類圖，藉助引數 'kind'。
此處 'kind' 引數的值將為 'violin'。FacetGrid 預設使用 'pointplot' 函式。
讓我們瞭解如何使用 factorplot 建立小提琴圖。
FacetGrid 是一個面板矩陣，透過劃分所有變數來定義為行和列。由於面板的存在，單個繪圖看起來像多個繪圖。
Facet Grid 有助於分析兩個離散變數的所有不同型別的組合。以下是一個示例 -
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", kind = 'violin', col = "diet", data = my_df);
plt.show()輸出
解釋
- 匯入所需的包。
- 輸入資料為 'exercise'，它從 seaborn 庫載入。
- 此資料儲存在資料幀中。
- 使用 'load_dataset' 函式載入 iris 資料。
- 使用 'factorplot' 函式視覺化此資料。
- 此處，資料幀作為引數提供。
- 此處 'kind' 引數指定為 'violin'。
- 還指定了 'hue' 和 'col' 引數。
- 此外，還指定了 x 和 y 值。
- 此資料顯示在控制檯上。
更新於：2020-12-11
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