Seorborn Barplot Wiele kolumn

„W tym artykule omówimy, używając fabuły baru Seaorn Bar w twoich projektach nauk maszynowych w tym artykule. Przyjrzymy się strukturze SNS Seorborda.Funkcja BARPlot () i zobacz kilka przykładów, jak go używać, aby wykonywać wykresy słupkowe wiele kolumn na różne sposoby, modyfikując jego parametry.

Wykres słupkowy jest jednym z najbardziej widocznych wykresów reprezentowania ilościowej grupowania statystyk przez prostokątne bloki dla kilku kategorii. Związek między różnymi zmiennymi danych jest przedstawiony przy użyciu wykresu wielu słupków. Każda wartość danych jest reprezentowana przez inną kolumnę na wykresie. Wiele wykresów barowych są zasadniczo używane do porównywania różnych rzeczy. SNS.Funkcja BARPlot () wykona wykres słupkowy z każdym paskiem reprezentującym dane zagregowane dla każdej grupy. Domyślnie oblicza średnią dla każdej grupy. Wskazuje to, że rozmiar każdego paska odpowiada średniej kategorii.

Termin „fabuła wielokrotnie” odnosi się do fabuły z wieloma paskami. Zatrudniony wykres baru to inna nazwa. W Seaorn zgrupowany barplot jest przydatny w przypadku kilku zmiennych kategorii. Zatrudnione wykresy barowe są proste do stworzenia z pakietem wykresów morskich Pythona."

Składnia barplot w Seborn

Składnia:

Seorborn.BARPLOT (x = brak, y = brak, hue = brak, dane = brak, zamów = hue_order = brak, jednostki = brak, orienta = brak, erwidth = brak, capSize = brak, ax = brak, kwargs)

Opis każdego parametru podany do metody Barplot jest następujący.

X, Y i Hue: Argumenty funkcji są przechowywane w tej zmiennej.

dane: Utworzony zestaw danych Seaborn lub ramka danych, które zostaną użyte do wykreślenia wykresu baru, jest przekazywany tutaj.

Zamów, hue_order: W tej kolejności należy wykonywać zmienne kategoryczne.

taksator: Pojemnik kategorii jest określany za pomocą tej funkcji statystycznej.

Orient: Możemy wybrać, czy wykres powinien być tutaj pionowy, czy pozioma.

kolor: Ta opcja określa kolor wszystkich elementów.

paleta: Kolory używane na wykresach są określane przez tę opcję.

topór: Tutaj wykreślana jest wizualizacja na osiach.

Przykład 1

Możemy stworzyć wiele kolumn barplot za pomocą paska grupy funkcji Seaborn. Metoda GroupBy () w pandy służy do podziału danych na grupy w zależności od określonych kryteriów.

W poniższym przykładzie skrypt dołączyliśmy bibliotekę Matplotlib i moduł Seaorn do wykreślania wielu kolumn za pomocą Barplot. Teraz musimy utworzyć dane do wykonywania. W tym celu wstawiliśmy dane z zestawu danych Titanic z Seaporn. Przykładowy zestaw danych Titanic jest następnie ładowany wewnątrz konstruktora Load_Dataset.

Następnie powołaliśmy się do funkcji grupy, w której PCLASS i przetrwane kolumny są przekazywane z funkcji Titanic. Ponadto zastosowaliśmy agregację wieku kolumny z zestawu danych Titanic. Ta funkcja zgrupuje te kolumny. Wewnątrz funkcji Barplot ustawiliśmy pClass na parametr x, średnio na parametrze Y i odcień na przetrwaną kolumnę.

importować matplotlib.Pyplot as Plt
Importuj Seaborn jako SB
df = sb.Load_Dataset („Titanic”)
df = df.Groupby ([„pClass”, „Surved”]).AGG (Mean = („Age”, „Mean”))
df = df.RESET_INDEX ()
sb.BARPLOT (x = "pClass",
y = „Mean”,
hue = „przeżył”,
dane = df)
plt.pokazywać()

Barplot z wieloma kolumnami jest wizualizowany w następujący sposób:

Przykład 2

Na powyższym wykresie paska mamy dwie kolumny zgrupowane w celu wygenerowania wykresu barowego. Możemy wziąć więcej niż dwie kolumny, aby grupować razem. Po pierwsze, moduły są dodawane do skryptu morskiego w celu budowy działek. Następnie przykładowe wskazówki dotyczące danych są wywoływane wewnątrz funkcji Seorborn Load_Dataset.

Następnie mamy funkcję grupy w zmiennym DF, do której podawane są rozmiar i dzień kolumn do grupowania. Ponadto w tej zmiennej stosuje się metodę agregacji. Wskazówka kolumny jest przypisywana do funkcji agregacji, która zwraca średnią końcówki kolumny. Następnie mamy w środku funkcję Barplot, w której mamy parametry x i y i ustawiamy rozmiar i średnią na te kategorialne parametry.

Tutaj wprowadziliśmy inny opcjonalny odcień parametrów, który jest ustawiony w kolumnie Day. Plt.pokaz służy do pokazania rysunku baru.

importować matplotlib.Pyplot as Plt
Importuj Seaorn jako SNS
DF = SNS.load_dataset („końcówki”)
df = df.Groupby ([„rozmiar”, „dzień”]).AGG (Mean_tip = („TIP”, „Mean”))
df = df.RESET_INDEX ()
Sns.Barplot (x = "rozmiar",
y = Mean_tip,
hue = „dzień”,
dane = df)
plt.pokazywać()

Tutaj pokazaliśmy wizualizację BARPlot wiele kolumn z zestawu danych TIP.

Przykład 3

Ponieważ użyliśmy funkcji grupy, aby wyświetlić losplot wiele kolumn. Wystarczy określić trzy parametry x, y i odcień, aby wygenerować wykres słupkowy w wielu kolumnach. Zacznijmy więc od dodania modułów Pythona do planowania wielu prętów fabuły. Przykładowy zestaw danych IRIS jest tutaj wykorzystywany do wykonywania. Następnie po prostu zadzwoniliśmy do kartplot i przeszliśmy trzy kolumny z opcji IRIS do odpowiednio X, Y i Hue.

importować matplotlib.Pyplot as Plt
Importuj Seaorn jako SNS
df_titanic = sns.Load_Dataset („Iris”)
Sns.BARPLOT (x = "sepal_length", y = "sepal_width", hue = „gatunek”, ci = „sd”, capsize = 0.09, data = df_titanic)
plt.pokazywać()

Wielokrotny barplot jest renderowany wewnątrz rysunku w następujący sposób:

Przykład 4

Teraz wygenerujemy wiele kolumn, używa. W poniższym przykładzie wstawiliśmy przykładowe końcówki zestawu danych z Seorborn w funkcji load_dataset. Przekazaliśmy atrybuty X, Y i Hue do funkcji Catplot. Wejście X ustawiono w kolumnie dziennej, wejście Y przyjmuje kolumnę końcówki, a wejście odcienia jest ustawione z palaczem. Do funkcji Catplot, ustawiliśmy parametr typu na pasek. To będzie wykreślić fabułę baru tutaj. Paleta jest również ustawiona dla barplot.

importować matplotlib.Pyplot as Plt
Importuj Seaorn jako SNS
Wskazówki = SNS.load_dataset („końcówki”)
bar = sns.Catplot (x = „day”, y = „wskazówka”,
hue = „palacz”,
data = końcówki, cind = "bar", palette = "accent_r");
plt.pokazywać()

Wykres słupkowy wiele kolumn jest tutaj renderowanych z funkcji Catplot.

Wniosek

W tym samouczku Pythona zbadaliśmy „Wykres Seorborn Bar ROUND” i spojrzeliśmy na składnię fabuły baru. Omówiliśmy również parametry przekazywane w funkcji barplot. Biblioteka Seaorn dostarczyła nam kilka przykładów tutaj, jak zrobić wykresy barowe z wieloma kolumnami za pomocą funkcji grupy. Nauczyliśmy się również, jak korzystać z funkcji Seaorn's Catplot (), aby stworzyć kilka działek barowych.