本文介绍的是如何使用seaborn来绘制各种柱状图

• 基础柱状图

• 水平柱状图

• 标题设置

• 基于DataFrame绘图

• hue参数设置

• 颜色处理

• 多维度处理

个人很喜欢的一个Seaborn绘制的图形：

导入库

Seaborn是matplotlib的高级封装，所以matplotlib还是要同时导入：

In [1]:

import pandas as pd
import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
%matplotlib inlinesns.set_theme(style="whitegrid")
sns.set_style('darkgrid')

导入内置数据

使用的是seaborn中内置的一份消费tips数据集：

In [2]:

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

基础柱状图

In [3]:

x = ["A","B","C"]
y = [1, 2, 3]sns.barplot(x, y)
plt.show()

绘制水平柱状图：

# 水平柱状图x = ["A","B","C"]
y = [1, 2, 3]sns.barplot(y, x)
plt.show()

设置标题

In [14]:

x = ["A","B","C"]
y = [1, 2, 3]fig = sns.barplot(x, y)
fig.set_title('title of seaborn')plt.show()

指定x-y-data

In [5]:

# 通过DataFrame来指定ax = sns.barplot(x="day", y="tip", data=tips)
plt.show()

hue参数

实现的分组显示数据

In [6]:

ax = sns.barplot(x="day", y="total_bill", hue="sex", data=tips)

水平柱状图

In [7]:

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

自定义顺序

In [8]:

ax = sns.barplot(x="total_bill", y="day", # 添加order参数，指定顺序order=["Sat","Fri","Sun","Thur"],  # 自定义data=tips)

颜色处理

使用一种颜色

In [9]:

ax = sns.barplot(x="size", y="total_bill", data=tips,color="salmon", saturation=.5)

颜色渐变

In [10]:

ax = sns.barplot(x="size", y="tip", data=tips,palette="Blues")

多维分组

In [11]:

g = sns.catplot(x="sex", y="total_bill",hue="smoker", col="time",data=tips, kind="bar",height=4, aspect=.7)

True/False分组

In [12]:

tips["weekend"] = tips["day"].isin(["Sat", "Sun"])
tips

Out[12]:

In [13]:

ax = sns.barplot(x="day", y="tip", hue="weekend",data=tips, dodge=False)

- END -