如何用Seaborn描繪柱狀圖（條形圖），箱線圖，小提琴圖，分類散點圖，分面網格分類圖，散點圖(3)

柱狀圖

x = ['金融','農業','製造業','新能源']
y = [163,86,125,58]
sns.barplot(x,y)

y = ['金融','農業','製造業','新能源']
x = [163,86,125,58]
sns.barplot(x,y,order=['金融','製造業','農業','新能源'],#自定義順序
           orient='h',#可把圖橫着顯示，但需要把x,y交換
           saturation=0.25#顏色明暗度)

導入數據集（詳情可見我的Seaborn（1）中）

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

sns.barplot(x='day',y='tip',data=tips,palette=sns.color_palette('Purples_r'))
#豎線爲誤差線
#高度指的是那一類型的平均數

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')

# 條形圖（交換x,y）
sns.barplot(y='day',x='tip',data=tips,palette=sns.color_palette('Purples_r'))

箱線圖

sns.set_palette("Accent")
L = [3,2,0,1,4]
sns.boxplot(y=L)#(L)時圖會橫過來

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

小提琴圖（箱線圖和密度圖結合）

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)

分類圖有兩種散點圖

• 1.Strip(帶狀)圖
• 2.Swarm(蜂羣狀)圖

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)

分面網格分類圖

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=3一行三個圖

散點圖

n=500
x=np.random.normal(0,1,n)
y=np.random.normal(0,1,n)
sns.scatterplot(x=x,y=y)
plt.title('繪製散點圖',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)

直方圖 密度圖 毛毯圖

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)