Dominio de la Interfaz Categórica
El catplot (gráfico categórico) es la interfaz general a nivel de figura que proporciona acceso a todos los gráficos categóricos que hemos aprendido hasta ahora (stripplot, boxplot, violinplot, barplot, etc.).
¿Por qué usar Catplot?
Al igual que displot, la principal ventaja de catplot es la segmentación en facetas. Permite dividir fácilmente el análisis en múltiples subgráficos según una variable categórica utilizando row y col.
Parámetros clave
kind: el nombre del tipo de gráfico que se desea dibujar. Por defecto es'strip', pero se puede establecer en:'swarm','box','violin','boxen','point','bar','count'.row/col: variables que definen subconjuntos para graficar en diferentes facetas (subgráficos);legend_out: si esTrue(por defecto), la leyenda se dibuja fuera del área del gráfico para evitar que cubra los datos.
Ejemplo en Vivo
Aquí se crea un diagrama de caja para cada momento del día (Lunch/Dinner) automáticamente utilizando col.
123456789101112131415161718import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt # Load dataset df = sns.load_dataset('tips') # Create a grid of boxplots sns.catplot( data=df, hue='day', x='day', y='total_bill', col='time', # Split into 2 columns (Lunch/Dinner) kind='box', # Draw boxplots palette='Set3' ) plt.show()
Swipe to start coding
Visualización de la masa corporal de los pingüinos en diferentes islas y especies.
- Configuración del estilo en
'white'. Personalización del color de fondo a'aliceblue'('axes.facecolor'). - Creación de un catplot utilizando el conjunto de datos
penguins(df):
- Asignación de
'species'axy'body_mass_g'ay. - Colorear los puntos según
'sex'utilizandohue. - División del gráfico en filas según la variable
'island'medianterow. - Uso de la paleta
'viridis'. - Establecimiento de la transparencia de los puntos
alphaen0.6. - Colocación de la leyenda dentro del gráfico configurando
legend_out=False.
- Visualización del gráfico.
Solución
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¿Por qué usar Catplot?
Al igual que displot, la principal ventaja de catplot es la segmentación en facetas. Permite dividir fácilmente el análisis en múltiples subgráficos según una variable categórica utilizando row y col.
Parámetros clave
kind: el nombre del tipo de gráfico que se desea dibujar. Por defecto es'strip', pero se puede establecer en:'swarm','box','violin','boxen','point','bar','count'.row/col: variables que definen subconjuntos para graficar en diferentes facetas (subgráficos);legend_out: si esTrue(por defecto), la leyenda se dibuja fuera del área del gráfico para evitar que cubra los datos.
Ejemplo en Vivo
Aquí se crea un diagrama de caja para cada momento del día (Lunch/Dinner) automáticamente utilizando col.
123456789101112131415161718import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt # Load dataset df = sns.load_dataset('tips') # Create a grid of boxplots sns.catplot( data=df, hue='day', x='day', y='total_bill', col='time', # Split into 2 columns (Lunch/Dinner) kind='box', # Draw boxplots palette='Set3' ) plt.show()
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- Configuración del estilo en
'white'. Personalización del color de fondo a'aliceblue'('axes.facecolor'). - Creación de un catplot utilizando el conjunto de datos
penguins(df):
- Asignación de
'species'axy'body_mass_g'ay. - Colorear los puntos según
'sex'utilizandohue. - División del gráfico en filas según la variable
'island'medianterow. - Uso de la paleta
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