Seaborn.pointplot() 方法

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Seaborn.pointplot() 方法有助於使用散點圖繪製點估計和置信區間。使用散點圖點的定位，點圖表示數值變數中心趨勢的估計，並使用誤差線顯示估計的不確定性程度。

對於一個或多個分類變數的各個水平之間的比較，點圖可能比條形圖更有幫助。它們擅長展示互動作用，或者一個類別變數水平之間的連線如何隨著第二個類別變數水平的新增而改變。由於連線相同色調水平的每個點的線，因此透過斜率的差異來檢測互動作用比透過比較不同點或條形分組的高度更容易。

語法

以下是 seaborn.pointplot() 方法的語法：

seaborn.pointplot(*, x=None, y=None, hue=None, data=None, order=None, hue_order=None, estimator=<function mean at 0x7ff320f315e0>, ci=95, n_boot=1000, units=None, seed=None, markers='o', linestyles='-', dodge=False, join=True, scale=1, orient=None, color=None, palette=None, errwidth=None, capsize=None, ax=None, **kwargs)

引數

下面討論了 pointplot() 方法的一些引數。

在繼續繪製圖形之前，讓我們載入 Seaborn 庫和資料集。

載入 seaborn 庫

要載入或匯入 seaborn 庫，可以使用以下程式碼行。

Import seaborn as sns

載入資料集

在本文中，我們將使用 seaborn 庫中內建的泰坦尼克號資料集。以下命令用於載入資料集。

titanic=sns.load_dataset("titanic")

以下命令用於檢視資料集中前 5 行。這使我們能夠了解可以使用哪些變數來繪製圖形。

titanic.head()

以下是上述程式碼段的輸出。

index,survived,pclass,sex,age,sibsp,parch,fare,embarked,class,who,adult_male,deck,embark_town,alive,alone
0,0,3,male,22.0,1,0,7.25,S,Third,man,true,NaN,Southampton,no,false
1,1,1,female,38.0,1,0,71.2833,C,First,woman,false,C,Cherbourg,yes,false
2,1,3,female,26.0,0,0,7.925,S,Third,woman,false,NaN,Southampton,yes,true

現在我們已經載入了資料集，我們將探索一些示例。

示例 1

透過傳遞 x 和 y 引數來繪製簡單的 pointplot()，我們將獲得以下圖形。本文中使用了泰坦尼克號資料集，並將列 class 和 fare 傳遞給方法的 x 和 y 變數。

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
titanic=sns.load_dataset("titanic")
titanic.head()
sns.pointplot(x="class", y="fare", data=titanic)
plt.show()

輸出

獲得的圖形如下所示。

示例 2

Hue 引數接受資料框中分類變數的名稱。我們將看到當 hue 引數也傳遞給方法時，點圖是如何變化的。以下程式碼行可以用來做到這一點。透過將包含不同資料集的不同資料框傳遞給 point plot 中的 data 引數，您可以繪製自己的圖形。

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
titanic=sns.load_dataset("titanic")
titanic.head()
sns.pointplot(x="class", y="fare",hue="who" ,data=titanic)
plt.show()

輸出

獲得的輸出如下：

示例 3

Dodge 引數接受布林值。如果我們使用色調巢狀，則將 true 傳遞給此引數將分離不同色調水平的條帶。如果傳遞 False，則每個級別的點將彼此疊加繪製。在本例中，我們將瞭解此引數的工作原理。

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
titanic=sns.load_dataset("titanic")
titanic.head()
sns.pointplot(x="class", y="fare",hue="who",dodge=True ,data=titanic)
plt.show()

輸出

獲得的圖形如上所示。

示例 4

在本例中，我們將瞭解如何使用 pointplot() 方法繪製直線圖。join 引數接受布林值，如果為 True，則將在相同色調水平上繪製點估計之間的線。

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
titanic=sns.load_dataset("titanic")
titanic.head()
sns.pointplot(y="class", x="fare" ,join=False,data=titanic)
plt.show()

輸出

以上程式碼行生成如下所示的圖形。