Seaborn--多变量分析（四）

参数：

x,y,hue 数据集变量 变量名
date 数据集 数据集名
row,col 更多分类变量进行平铺显示 变量名
col_wrap 每行的最高平铺数 整数
estimator 在每个分类中进行矢量到标量的映射 矢量
ci 置信区间 浮点数或None
n_boot 计算置信区间时使用的引导迭代次数 整数
units 采样单元的标识符，用于执行多级引导和重复测量设计 数据变量或向量数据
order, hue_order 对应排序列表 字符串列表
row_order, col_order 对应排序列表 字符串列表
kind : 可选：point 默认, bar 柱形图, count 频次, box 箱体, violin 提琴, strip 散点，swarm 分散点 size 每个面的高度（英寸） 标量 aspect 纵横比 标量 orient 方向 "v"/"h" color 颜色 matplotlib颜色 palette 调色板 seaborn颜色色板或字典 legend hue的信息面板 True/False legend_out 是否扩展图形，并将信息框绘制在中心右边 True/False share{x,y} 共享轴线 True/False

%matplotlib inline
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
sns.set(style="whitegrid", color_codes=True)

np.random.seed(sum(map(ord, "categorical")))
titanic = sns.load_dataset("titanic")
tips = sns.load_dataset("tips")
iris = sns.load_dataset("iris")

sns.stripplot(x="day", y="total_bill", data=tips)

重叠是很常见的现象，但是重叠影响我观察数据的量了

sns.stripplot(x="day", y="total_bill", data=tips, jitter=True) jitter #控制向左向右偏

可以看到数据依然有些重叠

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

sns.swarmplot(x="day", y="total_bill", hue="sex",data=tips)
#sns.swarmplot(x="total_bill", y="day", hue="time", data=tips)交换坐标

盒图

IQR即统计学概念四分位距，第一/四分位与第三/四分位之间的距离
N = 1.5IQR 如果一个值>Q3+N或　<　Ｑ1-N,则为离群点

sns.boxplot(x="day", y="total_bill", hue="time", data=tips)

小提琴图

sns.violinplot(x="total_bill", y="day", hue="time", data=tips)

sns.violinplot(x="day", y="total_bill", hue="sex", data=tips, split=True);#split按性别不同画小提琴图

sns.violinplot(x="day", y="total_bill", data=tips, inner=None)
sns.swarmplot(x="day", y="total_bill", data=tips, color="w", alpha=.5)

显示值的集中趋势可以用条形图

sns.barplot(x="sex", y="survived", hue="class", data=titanic);

点图可以更好的描述变化差异

sns.pointplot(x="sex", y="survived", hue="class", data=titanic)

sns.pointplot(x="class", y="survived", hue="sex", data=titanic,
              palette={"male": "g", "female": "m"},
              markers=["^", "o"], linestyles=["-", "--"]);

宽形数据

sns.boxplot(data=iris,orient="h")

多层面板分类图

sns.factorplot(x="day", y="total_bill", hue="smoker", data=tips)

sns.factorplot(x="day", y="total_bill", hue="smoker", data=tips, kind="bar")

sns.factorplot(x="day", y="total_bill", hue="smoker",
               col="time", data=tips, kind="swarm")

sns.factorplot(x="time", y="total_bill", hue="smoker",
               col="day", data=tips, kind="box", size=4, aspect=.5)