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法學研究如何在 Python Seaborn 庫中使用 countplot 視覺化資料？
Seaborn 是一個有助於資料視覺化的庫。它帶有自定義主題和高階介面。
在之前的圖表中，我們將整個資料集繪製在圖表上。藉助條形圖，我們可以瞭解資料分佈的中心趨勢。
barplot 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。
barplot 的一個特例是 countplot，它顯示每個類別中的觀察次數相對於資料，而不是計算第二個變數的統計值。
讓我們藉助“titanic”資料集來了解 countplot：
示例
import pandas as pd
import seaborn as sb
from matplotlib import pyplot as plt
my_df = sb.load_dataset('titanic')
sb.countplot(x = "class", data = my_df, palette = "Blues");
plt.show()輸出
解釋
- 匯入所需的包。
- 輸入資料是“titanic”，它從 seaborn 庫載入。
- 此資料儲存在資料框中。
- 使用 'load_dataset' 函式載入 iris 資料。
- 使用 'countplot' 函式視覺化此資料。
- 在此，資料框作為引數提供。
- 此外，還指定了 x 和 y 值。
- 此資料顯示在控制檯上。
更新於：2020年12月11日
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