seaborn系列 (12) | 增强箱图boxenplot()
2024-04-29 13:26:07
目录
- 增强箱图
- 函数原型
- 参数解读
- 案例教程
- 案例地址
增强箱图
增强箱图又称增强盒形图，可以为大数据集绘制增强的箱图。
增强箱图通过绘制更多的分位数来提供数据分布的信息。
函数原型
seaborn.boxenplot(x=None, y=None, hue=None, data=None, order=None, hue_order=None,orient=None, color=None, palette=None, saturation=0.75, width=0.8, dodge=True, k_depth='proportion', linewidth=None, scale='exponential', outlier_prop=None, ax=None, **kwargs)
参数解读
x,y,hue:数据字段变量名(如上表，date,name,age,sex为数据字段变量名)
作用：根据实际数据，x,y常用来指定x,y轴的分类名称，hue常用来指定第二次分类的数据类别(用颜色区分)data: DataFrame,数组或数组列表order,hue_order:字符串列表
作用：显式指定分类顺序，eg. order=[字段变量名1，字段变量名2,...]orient:方向：v或者h
作用：设置图的绘制方向(垂直或水平),如何选择：一般是根据输入变量的数据类型(dtype)推断出来。color:matplotlib 颜色palette:调色板名称，list类别或者字典
作用：用于对数据不同分类进行颜色区别saturation 饱和度：floatwidth宽度: floatdodge:bool
作用：若设置为True则沿着分类轴，将数据分离出来成为不同色调级别的条带，否则，每个级别的点将相互叠加linewidth:float
作用：设置构图元素的线宽度
案例教程
案例代码已上传：Github地址
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
sns.set(style="whitegrid")
# 读取数据
tips = sns.load_dataset("tips")
"""
案例1：
绘制一个简单的水平增强箱图
"""
sns.boxenplot(x=tips["total_bill"])
plt.show()
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
sns.set(style="whitegrid")
# 读取数据
tips = sns.load_dataset("tips")
"""
案例2：
根据数据实际情况，通过设置x和y来对数据进行分组
"""
sns.boxenplot(x="day", y="total_bill", data=tips)
plt.show()
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
sns.set(style="whitegrid")
# 读取数据
tips = sns.load_dataset("tips")
"""
案例3：
通过设置hue对分组数据进行第二次分类(通过颜色区别)
注意：在增强箱图中，对hue设置后的第二次分类的效果是分离
"""
sns.boxenplot(x="day", y="total_bill", hue="smoker",data=tips, palette="Set3")
plt.show()
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
sns.set(style="whitegrid")
# 读取数据
tips = sns.load_dataset("tips")
"""
案例4：
当某些箱为空时，绘制带有嵌套分组的增强箱图
"""
sns.boxenplot(x="day", y="total_bill", hue="time",data=tips, linewidth=2.5)
plt.show()
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
sns.set(style="whitegrid")
# 读取数据
tips = sns.load_dataset("tips")
"""
案例5：
通过设置order来显式指定分类顺序
order=[字段变量名1，字段变量名2,...]
"""
sns.boxenplot(x="time", y="tip", data=tips,order=["Dinner", "Lunch"])
plt.show()
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
# 设置样式风格
sns.set(style="whitegrid")
# 构建数据
iris = sns.load_dataset("iris")
"""
案例 a
"""
iris[:5]
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
# 设置样式风格
sns.set(style="whitegrid")
# 构建数据
iris = sns.load_dataset("iris")
"""
案例6：
为DataFrame中的每一个变量绘制一个方框图
结合案例a
"""
sns.boxenplot(data=iris, orient="h", palette="Set2")
plt.show()
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
# 设置样式风格
sns.set(style="whitegrid")
# 构建数据
iris = sns.load_dataset("iris")
"""
案例7：
在增强箱图上绘制分类散点图
"""
sns.boxenplot(x="day", y="total_bill", data=tips)
sns.stripplot(x="day", y="total_bill", data=tips,size=4, jitter=True, color="gray")
plt.show()
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
# 设置样式风格
sns.set(style="whitegrid")
# 构建数据
iris = sns.load_dataset("iris")
"""
案例8：
利用catplot()来实现boxenplot()的效果(通过指定kind="boxen")
"""
sns.catplot(x="sex", y="total_bill",hue="smoker", col="time",data=tips, kind="boxen",height=4, aspect=.7);
plt.show()
案例地址
上述案例代码已上传：Github地址
Github地址https://github.com/Vambooo/SeabornCN
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