seaborn绘图02

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['axes.unicode_minus']=False
sns.set_style('darkgrid',{font.sans-serif':['SimHei','Arial]})

柱状图（条形图）

seaborn.barplot(
x,y,hue：回途中使用的分类/连续变量/颜色分组变量名
data：数据框名称
order，hue_order:hue变量个各类取值的绘图顺序
orient：‘v’|‘h’，条带绘制方向
saturation=0.75：float，直条颜色的饱和度

)

x = ['金融','农业','制造业','新能量']
y = [345,654,234,345]
sns.barplot(x,y)

sns.barplot(y,x,order = ['金融','制造业','新能量','农业'],
           saturation = 0.25)  #x,y竖着，y,x横着

sns.barplot(x,y,order = ['金融','制造业','新能量','农业'],
           orient = 'v',
           saturation=0.25) #order按顺序排

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

sns.barplot(x='day',y = 'tip',data=tips)#data=tips一定要加，否则报错

sns.barplot(x='day',y = 'tip',data=tips,hue='sex',palette = 'Greens') #hue类别变量

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

箱线图

seaborn.boxplot(
x,y,hue,
data,
orient:‘v’|‘h’,
color:
palette:
saturation=0.75:float 箱体颜色的饱和度，
width = 0.8：float，箱体宽度所占比例，
fliersize=5:float 离群值散点大小，
linewidth-None：float 框线宽度，
width=1.5：float 离群值确定标准，距离IQR上下界的倍数
)

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

sns.boxplot(x=L)

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

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

小提琴图

小提琴图示箱型图和密度图结合

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',split=True,data=tips)

分类散点图

分类图有两种，Strip图和Swarm图

strip（带状）图

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

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

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

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

swarm(蜂群状）图

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

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

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

分面网格分类图

分面网格可以绘制多个子图，这个网络是一个大图，有x,和y，两个坐标轴

在分面网格中使用catplot函数，catplot函数称为‘图级函数’，而barplot、violinplot等函数是分面网格x和y轴上进行绘制，这些函数称为‘轴级函数’

catplot函数除了具有‘轴级函数’的参数外，还具有：
row：在x轴上绘制的数据
col：在y轴上绘制的数据
col_wrap：在x轴上绘制子图的最大个数
kind：绘制子图类型，主要有‘bar’，‘strip’，‘swarm’，‘box’，‘violin’
或‘boxen’

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

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',kind='violin',data=tips,split=True)

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,col_wrap=3)

散点图

seaborn中关联散点图函数是seaborn.scatterplot，它的主要参数为：
seaborn.scatterplot(x=None,y=None,hue=None,style=None,size=None,data=None)

x和y是有关联的两个变量数据集
hue、size、style能够显示不同的数据集
如果data设定，则x、y，hue、size、style取值是data中的列名

n=1024
x=np.random.normal(0,1,n)
y=np.random.normal(0,1,n)
sns.scatterplot(x=x,y=y)

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

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