多变量分析绘图(hue参数)以及盒图和小提琴图
1,函数stipplot()
stipplot()函数用来画散点图,其x轴是离散型的变量
直接上代码
import seaborn as sns
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt tips = sns.load_dataset("tips") #seaborn内置数据集,DaraFram类型
sns.stripplot(x="day", y="total_bill", data=tips)
plt.show()
stipplot函数中的参数jitter是默认为True的,即数据点会沿着x轴方向抖动,这样就避免数据点分布成与y轴平行的几条直线了。下面是运行结果
2.函数swarpplot()
函数swamrpplot()和stripplot()相似,但是它会把重合的点沿着x轴方向对称的展开,更好看。
代码如下
import seaborn as sns
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt tips = sns.load_dataset("tips") #seaborn内置数据集,DaraFram类型
sns.swarmplot(x="day", y="total_bill", hue="sex", data=tips)
plt.show()
参数hue=“sex",即指定数据按照sex列赋予不同颜色以示区分。运行结果如下
3.盒图(函数boxplot())
1.盒图介绍
盒图是在1977年由美国的统计学家约翰·图基(John Tukey)发明的。它由五个数值点组成:最小值(min),下四分位数(Q1)中位数(median),上四分位数(Q3),最大值(max)。也可以往盒图里面加入平均值(mean)。如图。下四分位数、中位数、上四分位数组成一个“带有隔间的盒子”。上四分位数到最大值之间建立一条延伸线,这个延伸线成为“胡须(whisker)”。
盒图可以过滤离群点,具体规则如下
2.用boxplot()函数画盒图
下面是代码和运行截图惹
import seaborn as sns
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt tips = sns.load_dataset("tips") #seaborn内置数据集,DaraFram类型
sns.boxplot(x="day", y="total_bill", hue="sex", data=tips)
plt.show()
4.小提琴图(函数violinplot)
1.小提琴图的概念惹
小提琴图 (Violin Plot) 用于显示数据分布及其概率密度。
这种图表结合了箱形图和密度图的特征,主要用来显示数据的分布形状。中间的黑色粗条表示四分位数范围,从其延伸的幼细黑线代表 95% 置信区间,而白点则为中位数。
箱形图在数据显示方面受到限制,简单的设计往往隐藏了有关数据分布的重要细节。例如使用箱形图时,我们不能了解数据分布是双模还是多模。虽然小提琴图可以显示更多详情,但它们也可能包含较多干扰信息。
2.函数violinplot()
直接上代码
import seaborn as sns
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt tips = sns.load_dataset("tips") #seaborn内置数据集,DaraFram类型
sns.violinplot(x="day", y="total_bill", hue="sex", split=True, data=tips)
plt.show()
split参数设置为True能够将hue参数赋值的列分为两侧,如下运行结果
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