分类数据可视化 - 分类散点图

stripplot() / swarmplot()

导入库

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
%matplotlib inline
sns.set_style("whitegrid")
sns.set_context("paper")
# 设置风格、尺度
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore') 
# 不发出警告

# 1、stripplot()

# 按照不同类别对样本数据进行分布散点图绘制

tips = sns.load_dataset("tips")
print(tips.head())
# 加载数据
print(tips['day'].value_counts())

sns.stripplot(x="day",          # x → 设置分组统计字段
              y="total_bill",   # y → 数据分布统计字段
              # 这里xy数据对调，将会使得散点图横向分布
              data=tips,        # data → 对应数据
              jitter = True,    # jitter → 当点数据重合较多时，用该参数做一些调整，也可以设置间距如：jitter = 0.1
              size = 6, edgecolor = 'w',linewidth=1,marker = 'o'  # 设置点的大小、描边颜色或宽度、点样式
              )

# 1、stripplot()

# 通过hue参数再分类

sns.stripplot(x="sex", y="total_bill", hue="day",
              data=tips, jitter=True)

# 1、stripplot()

# 设置调色盘

sns.stripplot(x="sex", y="total_bill", hue="day",
              data=tips, jitter=True,
              palette="Set2",  # 设置调色盘
              dodge=True,  # 是否拆分
             )

# 1、stripplot()

# 筛选分类类别

print(tips['day'].value_counts())
# 查看day字段的唯一值
sns.stripplot(x="day", y="total_bill", data=tips,jitter = True, 
              order = ['Sat','Sun'])
# order → 筛选类别

# 2、swarmplot()

# 分簇散点图

sns.swarmplot(x="total_bill", y="day", data=tips,
              size = 5, edgecolor = 'w',linewidth=1,marker = 'o',
              palette = 'Reds')
# 用法和stripplot类似

# 通过hue参数再分类

sns.swarmplot(x="sex", y="total_bill", hue="day",
              data=tips)

sns.swarmplot(x="sex", y="total_bill", hue="day",
              data=tips, 
              palette="Set2",  # 设置调色盘
              dodge=True,  # 是否拆分
             )

# 筛选分类类别

print(tips['day'].value_counts())
# 查看day字段的唯一值
sns.swarmplot(x="day", y="total_bill", data=tips,
              order = ['Sat','Sun'])
# order → 筛选类别

I AM A PIG

这是一个简介

    互联网冲浪金牌选手。赖床世锦赛纪录保持者，拖延俱乐部顶级VIP，夜宵外卖一级鉴赏师，国家脱单脱贫重点扶持对象，中央戏精学院优秀学生，亚洲酸柠檬推广大使，国家一级退堂鼓表演艺术家。

评论 (125)

评论

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6 minutes ago

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Agatha Christie

December 4, 2020 at 3:12 pm

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Steven

December 4, 2020 at 3:12 pm

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Danielle Steel

December 4, 2020 at 3:12 pm

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