Padronanza 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: seTrue(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.
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
Visualizzazione della massa corporea dei pinguini in relazione alle diverse isole e specie.
- Impostare lo stile su
'white'. Personalizzare il colore di sfondo su'aliceblue'('axes.facecolor'). - Creare un catplot utilizzando il dataset
penguins(df):
- Mappare
'species'suxe'body_mass_g'suy. - Colorare i punti in base a
'sex'utilizzandohue. - Suddividere il grafico in righe in base alla variabile
'island'utilizzandorow. - Utilizzare la palette
'viridis'. - Impostare la trasparenza dei punti
alphaa0.6. - Spostare la legenda all'interno del grafico impostando
legend_out=False.
- Visualizzare il grafico.
Soluzione
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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: seTrue(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.
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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- Impostare lo stile su
'white'. Personalizzare il colore di sfondo su'aliceblue'('axes.facecolor'). - Creare un catplot utilizzando il dataset
penguins(df):
- Mappare
'species'suxe'body_mass_g'suy. - Colorare i punti in base a
'sex'utilizzandohue. - Suddividere il grafico in righe in base alla variabile
'island'utilizzandorow. - Utilizzare la palette
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legend_out=False.
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