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Impara Padronanza dell'Interfaccia Categoriale | Sezione
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Visualizzazione Statistica con Seaborn

bookPadronanza dell'Interfaccia Categoriale

Il catplot (grafico categoriale) è l'interfaccia generale a livello di figura che consente di accedere a tutti i grafici categoriali studiati finora (stripplot, boxplot, violinplot, barplot, ecc.).

Perché utilizzare Catplot?

Come displot, il principale punto di forza di catplot è il faceting. È possibile suddividere facilmente l'analisi in più sottografi in base a una variabile categoriale utilizzando row e col.

Parametri principali

  • kind: il nome del tipo di grafico che si desidera disegnare. Il valore predefinito è 'strip', ma può essere impostato su:
  • 'swarm', 'box', 'violin', 'boxen', 'point', 'bar', 'count'.
  • row / col: variabili che definiscono i sottoinsiemi da visualizzare su diversi facet (sottografi);
  • legend_out: se True (predefinito), la legenda viene disegnata all'esterno dell'area del grafico per evitare che copra i dati.

Esempio dal vivo

Qui viene creato automaticamente un Boxplot per ciascun momento della giornata (Lunch/Dinner) utilizzando col.

123456789101112131415161718
import 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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Compito

Swipe to start coding

Visualizzazione della massa corporea dei pinguini in relazione alle diverse isole e specie.

  1. Impostare lo stile su 'white'. Personalizzare il colore di sfondo su 'aliceblue' ('axes.facecolor').
  2. Creare un catplot utilizzando il dataset penguins (df):
  • Mappare 'species' su x e 'body_mass_g' su y.
  • Colorare i punti in base a 'sex' utilizzando hue.
  • Suddividere il grafico in righe in base alla variabile 'island' utilizzando row.
  • Utilizzare la palette 'viridis'.
  • Impostare la trasparenza dei punti alpha a 0.6.
  • Spostare la legenda all'interno del grafico impostando legend_out=False.
  1. Visualizzare il grafico.

Soluzione

Tutto è chiaro?

Come possiamo migliorarlo?

Grazie per i tuoi commenti!

Sezione 1. Capitolo 15
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Perché utilizzare Catplot?

Come displot, il principale punto di forza di catplot è il faceting. È possibile suddividere facilmente l'analisi in più sottografi in base a una variabile categoriale utilizzando row e col.

Parametri principali

  • kind: il nome del tipo di grafico che si desidera disegnare. Il valore predefinito è 'strip', ma può essere impostato su:
  • 'swarm', 'box', 'violin', 'boxen', 'point', 'bar', 'count'.
  • row / col: variabili che definiscono i sottoinsiemi da visualizzare su diversi facet (sottografi);
  • legend_out: se True (predefinito), la legenda viene disegnata all'esterno dell'area del grafico per evitare che copra i dati.

Esempio dal vivo

Qui viene creato automaticamente un Boxplot per ciascun momento della giornata (Lunch/Dinner) utilizzando col.

123456789101112131415161718
import 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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  1. Impostare lo stile su 'white'. Personalizzare il colore di sfondo su 'aliceblue' ('axes.facecolor').
  2. Creare un catplot utilizzando il dataset penguins (df):
  • Mappare 'species' su x e 'body_mass_g' su y.
  • Colorare i punti in base a 'sex' utilizzando hue.
  • Suddividere il grafico in righe in base alla variabile 'island' utilizzando row.
  • Utilizzare la palette 'viridis'.
  • Impostare la trasparenza dei punti alpha a 0.6.
  • Spostare la legenda all'interno del grafico impostando legend_out=False.
  1. Visualizzare il grafico.

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