In [2]:
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
In [3]:
# seaborn官方小费数据
tips = sns.load_dataset("tips")
tips.head(2)
| |
total_bill |
tip |
sex |
smoker |
day |
time |
size |
| 0 |
16.99 |
1.01 |
Female |
No |
Sun |
Dinner |
2 |
| 1 |
10.34 |
1.66 |
Male |
No |
Sun |
Dinner |
3 |
lineplot()主要参数如下：
- x：横轴数据,可以是向量(pandas中的一列，或者是list)，也可以是字符串(data中的一个key)
- y：纵轴数据,可以是向量(pandas中的一列，或者是list)，也可以是字符串(data中的一个key)
- hue：可以是向量(pandas中的一列，或者是list)，也可以是字符串(data中的一个key)，seaborn将根据这一列设置不同颜色
- size：可以是向量(pandas中的一列，或者是list)，也可以是字符串(data中的一个key)，seaborn将根据这一列设置不同粗细、大小
- style：可以是向量(pandas中的一列，或者是list)，也可以是字符串(data中的一个key)，seaborn将根据这一列设置不同线型
- data：作图数据
- palette：颜色面板
- hue_order：字符串组成的list，设置hue后设置各颜色顺序
- sizes：size参数设置后，sizes用户设置粗细、大小的变化范围
- size_order：字符串组成的list，设置size后，将按照size_order顺序设置
- dash：确定如何为style变量的不同级别绘制线条的对象。设置为True将使用默认的短划线代码，或者您可以将短划线代码列表或style变量的字典映射级别传递给短划线代码。设置为False将对所有子集使用实线。线段在 matplotlib 中指定： (segment, gap)长度的元组，或用于绘制实线的空字符串。
- markers：布尔型，list或字典，是否为不同的style参数设置不同的标记
- style_order：字符串组成的list，设置style后将按照style_order顺序设置线型或散点形状
- estimator：当一个x值对应对个y值是，如果进行聚合,可以传递一个调用方法，例如：np.mean进行求平均值，也可以传递None，表示绘制所有
- ci：与估算器聚合时绘制的置信区间的大小。 “sd”表示绘制数据的标准偏差。 设置为 None 将跳过
- n_boot：整型，用于计算置信区间的 bootstrap 数。
- err_style: "band"或"bars"，是否用半透明误差带或离散误差棒绘制置信区间。
- err_band：关键字参数字典。用于控制误差线美观的附加参数。 kwargs传递给ax.fill_between或ax.errorbar，具体取决于err_style。
- sort：布尔值，如果为真，则数据将按 x 与 y 变量排序，否则行将按照它们在数据集中出现的顺序连接点。
- ax：matplotlib 坐标轴，绘制图像的坐标对象，否则使用当前坐标轴，通过该参数，配合matplotlib，可绘制更加灵活的子图
- alpha：设置不透明度
In [26]:
_ = sns.lineplot(x="day", y="total_bill", data=tips)
In [27]:
_ = sns.lineplot(x="day", y="total_bill", data=tips, hue="sex")
In [29]:
_ = sns.lineplot(x="day", y="total_bill", data=tips, size="sex")
In [33]:
_ = sns.lineplot(x="day", y="total_bill", data=tips, style="sex")
1.5 markers：根据指定字段设置不同标记¶
In [34]:
_ = sns.lineplot(x="day", y="total_bill", data=tips, style="sex", markers=True)
在上述绘制的图像中，如果一个x值对应多个y值，那么折线上下都有错误带出现，指示多个y值的取值范围，通过err_style参数可以设置显示错误带或者错误条，默认值为“band”表示显示错误带。
In [36]:
_ = sns.lineplot(x="day", y="total_bill", data=tips, hue="sex", err_style="band")
In [37]:
_ = sns.lineplot(x="day", y="total_bill", data=tips, hue="sex", err_style="bars")
也可以设置为None，表示既不绘制错误带，也不绘制错误条：
In [38]:
_ = sns.lineplot(x="day", y="total_bill", data=tips, hue="sex", err_style=None)
2 scatterplot()绘制散点图¶
scatterplot()主要参数如下：
- x：横轴数据,可以是向量(pandas中的一列，或者是list)，也可以是字符串(data中的一个key)
- y：纵轴数据,可以是向量(pandas中的一列，或者是list)，也可以是字符串(data中的一个key)
- hue：可以是向量(pandas中的一列，或者是list)，也可以是字符串(data中的一个key)，seaborn将根据这一列设置不同颜色
- size：可以是向量(pandas中的一列，或者是list)，也可以是字符串(data中的一个key)，seaborn将根据这一列设置不同粗细、大小
- style：可以是向量(pandas中的一列，或者是list)，也可以是字符串(data中的一个key)，seaborn将根据这一列设置不同线型或散点形状
- data：作图数据
- palette：颜色面板
- hue_order：字符串组成的list，设置hue后设置各颜色顺序
- sizes：size参数设置后，sizes用户设置粗细、大小的变化范围
- size_order：字符串组成的list，设置size后，将按照size_order顺序设置
- markers：布尔型，list或字典，是否为不同的style参数设置不同的标记
- style_order：字符串组成的list，设置style后将按照style_order顺序设置线型或散点形状
- estimator：当一个x值对应对个y值是，如果进行聚合,可以传递一个调用方法，例如：np.mean进行求平局，也可以传递None，表示绘制所有
- ci：与估算器聚合时绘制的置信区间的大小。 “sd”表示绘制数据的标准偏差。 设置为 None 将跳过
- n_boot：整型，自举法的数量，用于计算区间的置信度
- alpha：设置不透明度
- ax：matplotlib 坐标轴，绘制图像的坐标对象，否则使用当前坐标轴，通过该参数，配合matplotlib，可绘制更加灵活的子图
可见，scatterplot()方法与relplot()、lineplot()方法参数十分类似。
对于参数x，y，可以直接传递一个向量，例如DataFrame中的一列，也可以传递一个字符串，不过当传递字符串时，必须是data参数中的一个key，也就是说，当x、y是一个字符串时，必须传递data参数。
In [4]:
# 以下两种传参方式等效：
_ = sns.scatterplot(x=tips["total_bill"], y=tips["tip"])
# _ = sns.relplot(x="total_bill", y="tip", data=tips)
也可以不传递x, y，直接传递data，这时，seaborn将以行索引为x，每一列为y，分别进行绘图：
In [6]:
_ = sns.scatterplot(data = tips[['total_bill', 'tip', 'size']])
In [7]:
#消费总金额和小费金额的散点图
_ = sns.scatterplot(x="total_bill", y="tip", data=tips, hue='smoker')
2.3 size：根据指定字段设置圆点(折线)大小粗细¶
In [8]:
_ = sns.scatterplot(x="total_bill", y="tip", data=tips, size='smoker')
2.4 style：根据指定字段设置线型或散点形状¶
In [9]:
_ = sns.scatterplot(x="total_bill", y="tip", data=tips, style='smoker')
In [44]:
_ = sns.scatterplot(x="total_bill", y="tip", data=tips, hue='smoker', alpha=0.5)
relplot()方法通过row或col参数虽然可以绘制子图，但是，子图只能是统一类型图像，但在lineplot()和scatterplot()方法中，通过ax参数，可以绘制多样化的子图。
In [3]:
fig, ax =plt.subplots(1,2)
_ = sns.scatterplot(x="total_bill", y="tip", data=tips, hue='smoker', ax=ax[0])
_ = sns.lineplot(x="size", y="total_bill", data=tips, hue='smoker', ax=ax[1])
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