原文: https://pythonbasics.org/seaborn_barplot/

Seaborn 支持多种类型的条形图。 我们将 Seaborn 与 Matplotlib 结合起来演示了几个绘图。

Seaborn 包含几个数据集(titanic 和其他),但这只是一个演示。 您可以将任何类型的数据传递到绘图。

条形图示例

条形图

barplot()方法创建一个条形图。 下面的条形图根据类别显示了泰坦尼克号撞车事故的幸存者。 您会看到这些条形图随着船沉没而下降:)

调色板参数定义了要使用的颜色,当前使用的是"hls",但可以使用任何调色板。

  1. import numpy as np
  2. import pandas as pd
  3. import matplotlib.pyplot as plt
  4. import seaborn as sns
  5. sns.set_context('paper')
  6. # load dataset
  7. titanic = sns.load_dataset('titanic')
  8. print(titanic.head())
  9. # create plot
  10. sns.barplot(x = 'sex', y = 'survived', hue = 'class', data = titanic,
  11. palette = 'hls',
  12. order = ['male', 'female'],
  13. capsize = 0.05,
  14. saturation = 8,
  15. errcolor = 'gray', errwidth = 2,
  16. ci = 'sd'
  17. )
  18. print(titanic.groupby(['sex', 'class']).mean()['survived'])
  19. print(titanic.groupby(['sex', 'class']).std()['survived'])
  20. plt.show()

Seaborn 绘图 - 图1

水平条形图

该条形图可以是使用barplot()方法的水平图。 在下面的示例中,两个条形图是重叠的,显示了百分比作为总崩溃的一部分。

  1. import numpy as np
  2. import pandas as pd
  3. import matplotlib.pyplot as plt
  4. import seaborn as sns
  5. sns.set_context('paper')
  6. crashes = sns.load_dataset('car_crashes').sort_values('total', ascending = False)
  7. f, ax = plt.subplots(figsize = (6,15))
  8. sns.set_color_codes('pastel')
  9. sns.barplot(x = 'total', y = 'abbrev', data = crashes,
  10. label = 'Total', color = 'b', edgecolor = 'w')
  11. sns.set_color_codes('muted')
  12. sns.barplot(x = 'alcohol', y = 'abbrev', data = crashes,
  13. label = 'Alcohol-involved', color = 'b', edgecolor = 'w')
  14. ax.legend(ncol = 2, loc = 'lower right')
  15. sns.despine(left = True, bottom = True)
  16. plt.show()

Seaborn 绘图 - 图2

条形图提示

下面的条形图提示图使用提示数据集。 它显示了根据性别收到的提示数量。 它使用蓝调调色板,该调色板具有蓝色的变体。

  1. import numpy as np
  2. import pandas as pd
  3. import matplotlib.pyplot as plt
  4. import seaborn as sns
  5. sns.set_context('paper')
  6. tips = sns.load_dataset('tips')
  7. sns.barplot(x = 'day', y = 'total_bill', hue = 'sex', data = tips,
  8. palette = 'Blues', edgecolor = 'w')
  9. tips.groupby(['day','sex']).mean()
  10. plt.show()

Seaborn 绘图 - 图3

计数图

可以将计数图视为跨类别变量的直方图。下面的示例演示了计数图。

  1. import numpy as np
  2. import pandas as pd
  3. import matplotlib.pyplot as plt
  4. import seaborn as sns
  5. sns.set_context('paper')
  6. # load dataset
  7. titanic = sns.load_dataset('titanic')
  8. print(titanic.head())
  9. # create plot
  10. sns.countplot(x = 'class', hue = 'who', data = titanic, palette = 'magma')
  11. plt.title('Survivors')
  12. plt.show()

Seaborn 绘图 - 图4