Countplot Seaorn

„W tym poście przyjrzymy się, jak korzystać z SNS.Funkcja frainplot () w celu wizualizacji danych w badaniu głębokim lub statystycznym przy użyciu Seorborn Countplot. Frainplot służy przede wszystkim do wyświetlania liczby obserwacji w różnych pojemnikach kategorii za pomocą słupków. Wykres liczby jest porównywalny z funkcją BARPlot () pod względem koncepcji. Chociaż wydaje się, że wykonuje identyczne obowiązki, istnieją kluczowe rozróżnienia, o których dowiemy się w tym kursie. Metoda Seorborn.Countplot () służy do wyświetlania liczb zdarzeń w każdym sklasyfikowanym pojemniku za pomocą słupków. Ta funkcja Countplot zwraca obiekt osiowy, który ma wyświetlony wykres."

Składnia krańca w Seborn

Seorborn.Countplot (x = brak, y = brak, hue = brak, dane = brak, zamówienie = brak, hue_order = brak, orienta = brak, kolor = brak, paleta = brak, nasycenie = 0.5, Dodge = true, ax = brak, ** kwargs)

X i Y: Ten parametr akceptuj nazwy zmiennych w danych zbioru danych lub wektor.

odcień: Do kodowania kolorów ten parametr używa nazwy kolumny.

Dane (opcjonalnie): Do wykresu ten parametr wymaga ramki danych, tablicy, listy tablic i zestawu danych. Jest to uważane za szeroką formę, jeśli brakuje zmiennych parametrów x i y. Poza tym prawdopodobnie będzie to wydarzenie długoterminowe.

zamów i hue_order (opcjonalnie): Ta opcja akceptuje ciągi w formie listy. W przeciwnym razie poziomy są określane na podstawie punktów próbki i wykreślone w tej kolejności.

Orient (opcjonalnie): Ta opcja przyjmuje „V” | „H”, który jest orientacją fabuły (pionową lub poziomą). Jest to zwykle wywnioskowane na podstawie DTYPE zmiennych wejściowych, ale służy również do deklarowania, kiedy parametr „kategoryczny” jest liczbą całkowitą lub podczas wykresu danych długoterminowych.

kolor (opcjonalnie): Ten parametr akceptuje kolor matplotlib, kolor dla wszystkich elementów lub ziarno palety gradientu.

paleta (opcjonalnie): Ta opcja akceptuje nazwę palety, listę lub dykt kolorów do wykorzystania dla różnych poziomów odcieni. Powinien to być słownik tłumaczący wartości odcienia na kolory matplotlib lub cokolwiek, co może zrozumieć kolorystyka ().

nasycenie: Ta opcja ma wartość zmiennoprzecinkową, która wskazuje zasięg początkowego nasycenia, które ma być renderowane w kolorach. Duże łatki korzystają z lekko desaturowanych kolorów, jednak dostosuj to do 1, chyba że chcesz, aby kolory wykresu całkowicie pasowały do ​​specyfikacji kolorów wejściowych.

Dodge (opcjonalnie): Po wykorzystywaniu warstw odcienia ta opcja zwraca wartość bool wskazującą, czy elementy powinny być wyparte wzdłuż osi kategorii.

AX (opcjonalnie): Ten argument przyjmuje osie matplotlib, które jest osią, aby uczynić wykres, chyba że używane są prądowe osie.

KWARGS (opcjonalnie): Inne argumenty słów kluczowych są podawane do Matplotlib.osie.Osie.bar. Ten parametr przyjmuje klucz, mapowania wartości i inne argumenty słów kluczowych.

Przykład 1

Gdy używamy tylko jednej zmiennej wejściowej zamiast dwóch, oś wyznacza każdą z tych wybranych zmiennych jako osobną osi. Tutaj pokazaliśmy liczbę dla pojedynczej zmiennej kategorycznej. Początkowo dołączyliśmy zestaw danych ramy danych „MPG”. Następnie mamy funkcję hrabstwa Seaborn, w której zmienny parametr x jest przekazywany z wartością „przyspieszeniem” zestawu danych MPG.

Importuj Seaorn jako SNS
importować matplotlib.Pyplot as Plt
DF = SNS.load_dataset („mpg”)
Sns.Countplot (x = „przyspieszenie”, data = df)
plt.pokazywać()

Wyjście wykresowe jest wizualizowane w następującym formularzu:

Przykład 2

Podczas gdy punkty są wyświetlane w dwóch wymiarach, wykres można wzmocnić, dodając trzeci wymiar poprzez barwienie punktów na podstawie trzeciej zmiennej. Tutaj użyliśmy parametru X wraz z parametrem Hue i ustawiliśmy ich wartości w funkcji Countplot.

Importuj Seaorn jako SNS
importować matplotlib.Pyplot as Plt
DF = SNS.load_dataset („pingwiny”)
Sns.Countplot (x = „seks”, hue = „gatunek”, data = df)
plt.pokazywać()

Wizualizacja wykresu liczby jest pokazana z dodatkowym parametrem na poniższym wykresie.

Przykład 3

W podanym poniżej przykładu musimy renderować fabułę poziomo. Zastąpiliśmy y za X, aby dostosować orientację. W ten sposób otrzyma grafikę poziomą. Załadowaliśmy zestaw danych Titanic dla tego wykresu. A wewnątrz składu, zamiast parametru x, przeszliśmy parametr Y z parametrem Hue.

Importuj Seaorn jako SNS
importować matplotlib.Pyplot as Plt
DF = SNS.Load_Dataset („Titanic”)
Sns.Countplot (y = „seks”, hue = "surved", data = df)
plt.pokazywać()

Powstała wizualizacja następującego wykresu jest pozioma.

Przykład 4

Możemy rozwinąć ten punkt z różnymi kolorami za pomocą palety. Widzimy, w jaki sposób paleta może być użyta do utworzenia składu z wieloma wartościami Colormap w poniższym przykładzie. Wykorzystaliśmy przykładowe wskazówki dotyczące danych. Następnie przekazaliśmy te dane do funkcji Countplot wraz z parametrami x i palety. Możesz wybrać paletę własnego wyboru, ponieważ paleta zawiera różne możliwe wartości.

Importuj Seaorn jako SNS
importować matplotlib.Pyplot as Plt
DF = SNS.load_dataset („końcówki”)
Sns.Countplot (x = „sex”, data = df, palette = "set3")
plt.pokazywać()

W towarzyszącym grafice słupki wykresowe są rysowane za pomocą wartości palet.

Przykład 5

Teraz użyliśmy innych parametrów elastycznych, które są parametrami koloru i nasycenia. Mamy kolor dla wszystkich elementów za pomocą atrybutów kolorów. Z drugiej strony kolory należy narysować z proporcją rzeczywistego nasycenia. Duże łatki korzystają z lekko desaturowanych kolorów. Poniżej ustawiliśmy kolor na marynarkę wojenną i biorąc pod uwagę wartość 0.5 do parametru nasycenia.

Importuj Seaorn jako SNS
importować matplotlib.Pyplot as Plt
DF = SNS.Load_Dataset („Titanic”)
Sns.Countplot (x = 'class', data = df,
color = "Navy",
Nasycenie = 0.5)
plt.pokazywać()

Wykres jest wizualizowany z określonym kolorem i wartością nasycenia.

Przykład 6

Gdy szerokość linii jest zwiększona, punkt jest automatycznie zwiększony. Użyliśmy tutaj parametrów faCecolor, lineWidth i edgecolor wewnątrz funkcji Countplot, aby stylizować działkę. Każdy parametr ma ustawione na wartości.

Importuj Seaorn jako SNS
importować matplotlib.Pyplot as Plt
DF = SNS.Load_Dataset („Titanic”)
Sns.Countplot (x = „przetrwał”, data = df, color = "zielony", facecolor = (0, 0, 0, 0),
lineWidth = 5,
edgecolor = SNS.color_palette („BRBG”, 5))
plt.pokazywać()

Poniższy wykres jest stylizowany z parametrami LineWidth i Edgecolor w funkcji Countplot.

Wniosek

To kończy temat Countplot, który wykorzystuje moduł morski. Zbadaliśmy składnię Countplot i krótko omówiliśmy każdy parametr przekazany w funkcji Countplot. Widzieliśmy kilka przykładów różnych zastosowań parametrów i zaprojektowaliśmy wykres za pomocą opcjonalnych parametrów.