在Python數據可視化中，seaborn較好的提供了圖形的一些可視化功效。

seaborn官方文檔見鏈接：http://seaborn.pydata.org/api.html

countplot是seaborn庫中分類圖的一種，作用是使用條形顯示每個分箱器中的觀察計數。接下來，對seaborn中的countplot方法進行詳細的一個講解，希望可以幫助到剛入門的同行。

導入seaborn庫

import seaborn as sns

使用countplot

sns.countplot()

countplot方法中必須要x或者y參數，不然就報錯。

官方給出的countplot方法及參數：

sns.countplot(x=None, y=None, hue=None, data=None, order=None, hue_order=None, orient=None, color=None, palette=None, saturation=0.75, dodge=True, ax=None, **kwargs)

下面講解countplot方法中的每一個參數。以泰坦尼克號為例。

原始數據如下：

sns.set(style='darkgrid')
titanic = sns.load_dataset('titanic')
titanic.head()

x, y, hue : names of variables in ``data`` or vector data, optional. Inputs for plotting long-form data. See examples for interpretation.

第一種方式

x: x軸上的條形圖，以x標簽劃分統計個數

y: y軸上的條形圖，以y標簽劃分統計個數

hue: 在x或y標簽劃分的同時，再以hue標簽劃分統計個數

sns.countplot(x="class", data=titanic)

sns.countplot(y="class", data=titanic)

sns.countplot(x="class", hue="who", data=titanic)

第二種方法

x: x軸上的條形圖，直接為series數據

y: y軸上的條形圖，直接為series數據

sns.countplot(x=titanic['class'])

sns.countplot(y=titanic['class'])

data : DataFrame, array, or list of arrays, optional. Dataset for plotting.
If ``x`` and ``y`` are absent, this is interpreted as wide-form. Otherwise it is expected to be long-form.

data: DataFrame或array或array列表，用于繪圖的數據集，x或y缺失時，data參數為數據集，同時x或y不可缺少，必須要有其中一個。

sns.countplot(x='class', data=titanic)

order, hue_order : lists of strings, optional.Order to plot the categorical levels in, otherwise the levels are inferred from the data objects.
order, hue_order分別是對x或y的字段排序，hue的字段排序。排序的方式為列表。

sns.countplot(x='class', data=titanic, order=['Third', 'Second', 'First'])

sns.countplot(x='class', hue='who', data=titanic, hue_order=['woman', 'man', 'child'])

orient : "v" | "h", optional
Orientation of the plot (vertical or horizontal). This is usually
inferred from the dtype of the input variables, but can be used to
specify when the "categorical" variable is a numeric or when plotting
wide-form data.
強制定向，v:豎直方向；h:水平方向，具體實例未知。

color : matplotlib color, optional
Color for all of the elements, or seed for a gradient palette.

palette : palette name, list, or dict, optional.Colors to use for the different levels of the ``hue`` variable.
Should be something that can be interpreted by :func:`color_palette`, or a dictionary mapping hue levels to matplotlib colors.

palette:使用不同的調色板

sns.countplot(x="who", data=titanic, palette="Set3")

ax : matplotlib Axes, optional
Axes object to draw the plot onto, otherwise uses the current Axes.

ax用來指定坐標系。

fig, ax = plt.subplots(1, 2, figsize=(10, 5))
sns.countplot(x='class', data=titanic, ax=ax[0])
sns.countplot(y='class', data=titanic, ax=ax[1])

到此這篇關于Python中seaborn庫之countplot的數據可視化使用的文章就介紹到這了,更多相關Python seaborn庫countplot內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！