如何用Seaborn描绘柱状图（条形图），箱线图，小提琴图，分类散点图，分面网格分类图，散点图(3)

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柱状图

x = ['金融','农业','制造业','新能源']
y = [163,86,125,58]
sns.barplot(x,y)

y = ['金融','农业','制造业','新能源']
x = [163,86,125,58]
sns.barplot(x,y,order=['金融','制造业','农业','新能源'],#自定义顺序
           orient='h',#可把图横着显示，但需要把x,y交换
           saturation=0.25#颜色明暗度)

导入数据集（详情可见我的Seaborn（1）中）

tips = sns.load_dataset("tips")
tips.head()

sns.barplot(x='day',y='tip',data=tips,palette=sns.color_palette('Purples_r'))
#竖线为误差线
#高度指的是那一类型的平均数

sns.barplot(x='day',y='tip',data=tips,hue='sex',palette=sns.color_palette('Purples_r'))

sns.barplot(x='day',y='tip',data=tips,hue='sex',palette='Purples')

# 条形图（交换x,y）
sns.barplot(y='day',x='tip',data=tips,palette=sns.color_palette('Purples_r'))

箱线图

sns.set_palette("Accent")
L = [3,2,0,1,4]
sns.boxplot(y=L)#(L)时图会横过来

sns.boxplot(x='day',y='tip',data=tips,hue='sex')

小提琴图（箱线图和密度图结合）

L=[3,2,0,1,4]
sns.violinplot(L,palette='Reds')

L=[3,2,0,1,4]
sns.violinplot(y=L)

sns.violinplot(x='day',y='tip',hue='sex',data=tips)

sns.violinplot(x='day',y='tip',hue='sex',data=tips,split=True)

分类图有两种散点图

• 1.Strip(带状)图
• 2.Swarm(蜂群状)图

sns.stripplot(x='day',y='tip',data=tips)

sns.stripplot(x='day',y='tip',data=tips,hue='sex',palette='Blues')

sns.swarmplot(x='day',y='tip',data=tips)

分面网格分类图

sns.set_palette("hls")
sns.catplot(x='day',y='tip',data=tips,hue='sex',col='time')

sns.catplot(x='day',y='tip',data=tips,hue='sex',col='time',kind="violin")

sns.set_palette("Set2")
sns.catplot(x='day',y='tip',data=tips,hue='sex',col='time',row='smoker')

sns.catplot(x='day',y='tip',data=tips,hue='sex',col='size',kind='bar')

sns.catplot(x='day',y='tip',data=tips,hue='sex',col='size',col_wrap=3,kind='bar')#col_wrap=3一行三个图

散点图

n=500
x=np.random.normal(0,1,n)
y=np.random.normal(0,1,n)
sns.scatterplot(x=x,y=y)
plt.title('绘制散点图',fontproperties='SimHei')

sns.scatterplot(x='total_bill',y='tip',hue='sex',data=tips)

plt.figure(dpi=150)
sns.scatterplot(x='total_bill',y='tip',hue='sex',style='time',size='size',data=tips)

直方图 密度图 毛毯图

sns.distplot(tips['total_bill'])

sns.distplot(tips['total_bill'],hist=False)

sns.distplot(tips['total_bill'],kde=False)

sns.kdeplot(tips['total_bill'],shade=True)

sns.distplot(tips['total_bill'],rug=True)

sns.distplot(tips['total_bill'],rug=True,bins=5)