seaborn可视化学习之categorial visualization

seaborn是一个做数据可视化效果很棒的库。在看了官方tutorial之后，尝试用Iris鸢尾花数据集实践一下categorical visualization，也就是数据按类别进行可视化。

首先介绍一下Iris鸢尾花数据集，内容摘自百度百科：Iris数据集是常用的分类实验数据集，由Fisher, 1936收集整理。“Iris也称鸢尾花卉数据集，是一类多重变量分析的数据集。数据集包含150个数据集，分为3类，每类50个数据，每个数据包含4个属性。可通过花萼长度，花萼宽度，花瓣长度，花瓣宽度4个属性预测鸢尾花卉属于（Setosa，Versicolour，Virginica）三个种类中的哪一类”。

导入库

import warnings
warnings.filterwarnings("ignore")
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
import seaborn as sns

ls ../input/iris/

iris/  iris.csv

读取数据

iris = pd.read_csv('../input/iris/iris.csv')
iris.head()

	Sepal.Length	Sepal.Width	Petal.Length	Petal.Width	Species
0	5.1	3.5	1.4	0.2	setosa
1	4.9	3.0	1.4	0.2	setosa
2	4.7	3.2	1.3	0.2	setosa
3	4.6	3.1	1.5	0.2	setosa
4	5.0	3.6	1.4	0.2	setosa

数据字段介绍：

• sepal_length:花萼长度，单位cm
• sepal_width:花萼宽度，单位cm
• petal_length:花瓣长度，单位cm
• petal_width:花瓣宽度，单位cm
• 种类:setosa(山鸢尾)，versicolor(杂色鸢尾)，virginica(弗吉尼亚鸢尾)

在做categorical visualization的时候，seaborn给出了基础的stripplot & swarmplot, boxplot & violinplot, barplot & pointplot,以及抽象化的factorplot.下面就用纸鸢花数据集做一下讲解。

Stripplot

Stripplot的本质就是把数据集中具有quantitative属性的变量按照类别去做散点图(Scatterplot)。

我们将纸鸢花数据集中不同种类花的sepal length做stripplot可视化

plt.figure(1,figsize=(12,6))

plt.subplot(1,2,1)
sns.stripplot(x='Species',y='Sepal.Length',data=iris) #stripplot
plt.title('Striplot of sepal length of Iris species')

with sns.axes_style("whitegrid"): # 这个是临时设置样式的命令，如果不写，则按默认格式'darkgrid'进行绘制
    plt.subplot(1,2,2)
    plt.title('Striplot of sepal length of Iris species')
    sns.stripplot(x='Species',y='Sepal.Length',data=iris,jitter=True) # jitterplot

plt.show()

上边左侧的图片便是在默认风格下用stripplot绘制的散点图。在很多情况下，stripplot中的点会重叠，使得我们不容易看出点的分布情况。一个简单的解决办法就是用在stripplot的基础上绘制抖动图(jitterplot)，仅沿着类别坐标轴的方向去随机微调整点的位置，显示出分布情况。

Swarmplot

另一个解决stripplot中点重叠的办法就是绘制swarmplot,它的本质就是用通过算法，在类别坐标轴的方向上去‘延展’绘制这些原本重合的点。 我们将纸鸢花数据集中不同种类花的petal length和petal width做swarmplot可视化。

plt.figure(1,figsize=(12,6))

plt.subplot(1,2,1)
sns.swarmplot(x='Species',y='Petal.Length',data=iris) 

with sns.axes_style("ticks"): # 这次使用了ticks风格
    plt.subplot(1,2,2)
    sns.swarmplot(x='Species',y='Petal.Width',data=iris)

plt.show()

Boxplot

箱形图，主要包含六个数据节点，将一组数据从大到小排列，分别计算出上边缘，上四分位数Q3，中位数，下四分位数Q1，下边缘，还有异常值。 下面将纸鸢花数据集中的四个变量sepal_length, sepal_width, petal_length和petal_width做箱形图可视化。

var = ['Sepal.Length','Sepal.Width','Petal.Length','Petal.Width']
axes_style = ['ticks','white','whitegrid', 'dark']

fig = plt.figure(1,figsize=(12,12))

for i in range(4):
    with sns.axes_style(axes_style[i]): # 将除了默认的darkgrid之外的样式都展现一遍
        plt.subplot(2,2,i+1)
        sns.boxplot(x='Species',y=var[i],data=iris)

plt.show()

Violinplot

Violinplot相当于结合了箱形图与核密度图，更好地展现出数据的量化形态。展示如下：

context= ['notebook','paper','talk','poster']
axes_style = ['ticks','white','whitegrid', 'dark']

plt.figure(1,figsize=(12,12))
for i in range(4):
    with sns.axes_style(axes_style[i]):#设置axes_style
        sns.set_context(context[i]) # 设置context style,默认为notebook,除此之外还有paper,talk,poster
        plt.subplot(2,2,i+1)
        plt.title(str(var[i])+ ' in Iris species')
        sns.violinplot(x='Species',y=var[i],data=iris)

plt.show()

Violinplot用kernel density estimate去更好地描述了quantitative变量的分布。
与此同时，也可以组合swarmplot和boxplot或violinplot去描述quantitative变量。用鸢尾花数据集展示如下：

context= ['notebook','paper','talk','poster']
axes_style = ['ticks','white','whitegrid', 'dark']

plt.figure(1,figsize=(12,12))
for i in range(4):
    with sns.axes_style(axes_style[i]):#设置axes_style
        sns.set_context(context[i])#设置context
        plt.subplot(2,2,i+1)
        plt.title(str(var[i])+ ' in Iris species')
        sns.swarmplot(x='Species', y=var[i], data=iris, color="w", alpha=.5) 
        sns.violinplot(x='Species', y=var[i], data=iris, inner=None) if i%2 ==0 \
        else sns.boxplot(x='Species', y=var[i], data=iris) # 分别用swarmplot+violinplot 和swarmplot + boxplot

plt.show()

Barplot

Barplot主要是展现在分类中的quantitative变量的平均值情况，并且用了boostrapping算法计算了估计值的置信区间和error bar.用鸢尾花数据集展示如下：

plt.figure(1,figsize=(12,12))
for i in range(4):
    with sns.axes_style(axes_style[i]):#设置axes_style
        sns.set_context(context[i]) # 设置context style,默认为notebook,除此之外还有paper,talk,poster
        plt.subplot(2,2,i+1)
        plt.title(str(var[i])+ ' in Iris species')
        sns.barplot(x='Species',y=var[i],data=iris)
plt.show()

Countplot

如果想知道在每个类别下面有多少个观察值，用countplot就可以，相当于是做一个observation counts，用鸢尾花数据集展示如下：

plt.figure(figsize=(5,5))
sns.countplot(y="Species", data=iris) # 设置y='species',将countplot水平放置
plt.title('Iris species count')
plt.show()

Pointplot

Pointplot相当于是对barplot做了一个横向延伸，一方面，用point estimate和confidence level去展示barplot的内容；另一方面，当每一个主类别下面有更细分的sub-category的时候，pointplot可以便于观察不同sub-category在各主类别之间的联系。展示如下：

plt.figure(1,figsize=(12,12))
for i in range(4):
    with sns.axes_style(axes_style[i]):#设置axes_style
        sns.set_context(context[i]) # 设置context style,默认为notebook,除此之外还有paper,talk,poster
        plt.subplot(2,2,i+1)
        plt.title(str(var[i])+ ' in Iris species')
        sns.pointplot(x='Species',y=var[i],data=iris)
plt.show()

Factorplot

Factorplot可以说是seaborn做category visualization的精髓，前面讲的这些plot都可以说是factorplot的具体展示。我们可以用PariGrid去实现对多个类别的数值特征用同一种plot做可视化。

sns.set(style="ticks")
g = sns.PairGrid(iris,
             x_vars = ['Sepal.Length','Sepal.Width','Petal.Length','Petal.Width'],
            y_vars = 'Species',
            aspect=0.75,size=4) # 设置间距和图片大小
g.map(sns.violinplot,palette='pastel')
plt.show()

附上各plot function的API，今后将会对API中的参数结合tutorial讲讲，如何做出更好的可视化效果。更新ing

seaborn.stripplot(x=None, y=None, hue=None, data=None, order=None, hue_order=None, 
jitter=False, dodge=False, orient=None, color=None, palette=None, size=5, edgecolor='gray', 
linewidth=0, ax=None, **kwargs)

seaborn.swarmplot(x=None, y=None, hue=None, data=None, order=None, hue_order=None, 
dodge=False, orient=None, color=None, palette=None, size=5, edgecolor='gray', linewidth=0, ax=None, **kwargs)

seaborn.boxplot(x=None, y=None, hue=None, data=None, order=None, hue_order=None, 
orient=None, color=None, palette=None, saturation=0.75, width=0.8, dodge=True, fliersize=5, l
inewidth=None, whis=1.5, notch=False, ax=None, **kwargs)

seaborn.violinplot(x=None, y=None, hue=None, data=None, order=None, hue_order=None, 
bw='scott', cut=2, scale='area', scale_hue=True, gridsize=100, width=0.8, inner='box', 
split=False, dodge=True, orient=None, linewidth=None, color=None, palette=None, 
saturation=0.75, ax=None, **kwargs)

seaborn.lvplot(x=None, y=None, hue=None, data=None, order=None, hue_order=None, 
orient=None, color=None, palette=None, saturation=0.75, width=0.8, dodge=True, 
k_depth='proportion', linewidth=None, scale='exponential', outlier_prop=None, ax=None, **kwargs)

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

seaborn.barplot(x=None, y=None, hue=None, data=None, order=None, hue_order=None, 
estimator=, ci=95, n_boot=1000, units=None, orient=None, color=None, palette=None, 
saturation=0.75, errcolor='.26', errwidth=None, capsize=None, dodge=True, ax=None, **kwargs)

小结

seaborn是一个很棒的可视化库，尤其是当数据维度很大的时候，seaborn可以让我们用最少的代码去绘制一些描述性统计的图，便于找寻各维度变量之间的特征。此篇文档也是我对seaborn的学习笔记，这次整理的内容是关于category visualization。下次将会选取其他数据集去整理关于distribution visualization的内容。

Reference:

• Seaborn Tutorial
• Seaborn API Reference