数据可视化之Seaborn(02)--柱状图(条形图)&箱线图&小提琴图&分类散点图&分面图

柱状图（条形图）

seaborn.barplot()

参数	说明
x, y, hue	绘图中所使用的分类/连续变量/颜色分组变量名
data	数据框名称
order，hue_order :	hue变量各类别取值的绘图顺序
orient :	“v” / "h’条带绘制方向
saturation = 0.75 :	float, 直条颜色的饱和度

准备工作：

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
%matplotlib inline
import numpy as np
import pandas as pd

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] #用来显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False #用来正常显示负号
#sns.set_style('darkgrid',{'font.sans-seif':['SimHei','Arial']})

import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')

sns.set()

默认颜色：

x = ['金融','农业','制造业','新能源']
y = [164, 86, 126, 58]
sns.barplot(x,y)

设置颜色:

x = ['金融','农业','制造业','新能源']
y = [164, 86, 126, 58]
sns.barplot(x,y,palette=sns.color_palette('YlGn'))
#sns.set_color("YlGn")
#sns.baarplot([1,2,3],[3,8,1],[9,6,5])

y = ['金融','农业','制造业','新能源']
x = [164, 86, 126, 58]
sns.barplot(y,x,
           order = ['金融','农业','制造业','新能源'],
           orient = 'v',
           saturation = 0.25)

以seaborn包里的tips为例

tips = sns.load_dataset("tips")
tips.head()

参数	说明
total_bill	一顿饭的餐费金额
tip	该顿饭给得小费
sex	服务生性别
smoker	服务生是否吸烟
day	周几吃的饭
time	吃饭时间
size	吃饭人数

sns.barplot(x='day',y='tip',data=tips)
#黑线是以均值为中心的置信区间，误差线

sns.barplot(x='day',y='tip',data=tips,hue='sex')

设置颜色面板:

sns.barplot(x='day',y='tip',data=tips,hue='sex',palette='Blues')

交换x、y轴

sns.barplot(y='day',x='tip',data=tips)

x = ['金融','农业','制造业','新能源']
y = [164, 86, 126, 58]
sns.barplot(y,x)

箱线图

seaborn.boxplot()
boxplot(x=None, y=None, hue=None, 
        data=None, order=None, hue_order=None, 
        orient=None, color=None, palette=None, 
        saturation=0.75, #箱体颜色的饱和度
        width=0.8, #箱体宽度所占比例
        dodge=True, 
        fliersize=5, #离群值散点大小
        linewidth=None, #框线宽度
        whis=1.5, #离群值确定标准，距离IQR上下界的倍数
        notch=False, 
        ax=None, **kwargs)

L=[3, 2, 0, 1, 4]
sns.boxplot(y=L)

L=[3, 2, 0, 1, 4]
sns.boxplot(L)

sns.boxplot(x='day',y='tip',data=tips)

sns.boxplot(y='day',x='tip',data=tips)

tips = sns.load_dataset('tips')
sns.boxplot(x='day',y='tip',data=tips)

小提琴图

L=[3,2,0,1,4]
sns.violinplot(L)

L=[3,2,0,1,4]
sns.violinplot(y=L)

sns.violinplot(x='day',y='tip',data=tips)

sns.violinplot(x='day',y='tip',hue='sex',data=tips)

sns.violinplot(x='day',y='tip',hue='sex',data=tips,split=True)

分类散点图–strip（带状）图&swarm（蜂群状）图

strip

sns.stripplot(x='day',y='tip',data=tips)

sns.stripplot(x='day',y='tip',hue='sex',data=tips)

sns.stripplot(y='day',x='tip',hue='sex',data=tips)

sns.boxplot(x='day',y='tip',data=tips)
sns.stripplot(x='day',y='tip',data=tips, color='c')

swarm

sns.swarmplot(x='day',y='tip',data=tips)

sns.swarmplot(x='day',y='tip',hue='sex',data=tips)

sns.violinplot(x='day',y='tip',data=tips)
sns.swarmplot(x='day',y='tip',data=tips,color='blue')

分面网格分类图

sns.catplot(x='day', y='tip', hue='sex', col='time', data=tips)

sns.catplot(x='day', y='tip', hue='sex', col='time', kind ='violin', data=tips)

sns.catplot(x='day', y='tip', hue='sex', col='time', row='smoker', data=tips)

sns.catplot(x='day', y='tip', hue='sex', col='size', kind="bar", data=tips)

散点图

seaborn.scatterplot(x=None, y=None, #x&y两个有关联的变量数据集
					hue=None, style=None, size=None, #这三个参数不同的数据集
					data=None, #如果data设定，则x,y,hue,size,style取值是data中列名
					palette=None, hue_order=None, hue_norm=None,
					sizes=None, size_order=None, size_norm=None, markers=True,
					style_order=None, x_bins=None, y_bins=None, units=None,
					estimator=None, ci=95, n_boot=1000, alpha='auto',
					x_jitter=None, y_jitter=None, legend='brief', ax=None,
					**kwargs)

n=1024
x=np.random.normal(0,1,n)
y=np.random.normal(0,1,n)
sns.scatterplot(x=x,y=y)
plt.title('绘制散点图', fontproperties='SimHei')

sns.scatterplot(x='total_bill',y='tip',hue='sex',data=tips)

plt.figure(dpi=150)
sns.scatterplot(x='total_bill',y='tip',hue='sex',style='time',data=tips)

plt.figure(dpi=150)
sns.scatterplot(x='total_bill',y='tip',hue='sex',style='time',size='size',data=tips)