Seaborn Catplot
Ele nos permite trabalhar com eficiência com valores categóricos e renderizar os dados em oito tipos de gráficos, conforme definido pelo parâmetro do tipo. Como o método CatPlot () produz um objeto de tipo facetGrid (), ele pode ser usado para plotar gráficos para vários aspectos da mesma figura instantaneamente.
CatPlot () utiliza um gráfico de dispersão por padrão para conjuntos de dados. Um gráfico de dispersão, no qual todos os pontos que pertencem à mesma categoria se enquadram no mesmo local, juntamente com o eixo referente à variável categórica, é um dos dois tipos de gráficos categóricos que usam métodos distintos para representar dados categóricos.
Stripplot (), que é "gentil" por padrão em catplot (), adota essa abordagem.
O segundo método é usar um algoritmo para alterar os pontos com o eixo da categoria para evitar sobrepostos. Isso nos permitirá visualizar a gama de observações com mais precisão. Esse tipo de gráfico é referido como um "abelha" e é implementado em Seaborn como SwarmPlot (), que pode ser acessado especificando tipo = "Swarm" em Catplot ().”
Sintaxe do Catplot em Seaborn
Seancen.catplot (x = nenhum, y = nenhum, hue = nenhum, dados = nenhum, gentil = 'tira', cor = nenhum, paleta = nenhum)A descrição de cada parâmetro é passada na função de gato.
X e Y: Estes são o nome das variáveis para entradas de dados de formato longo
Dados: Para gráficos, um conjunto de dados de formato longo (limpo). Cada variável deve ser caracterizada por uma coluna e cada observação por uma linha.
Linha e Col: A faceting da grade será controlada por parâmetros categóricos.
CI: A largura dos intervalos de confiança deve ser desenhada em torno dos valores estimados. Se "SD", pule o bootstrapping e mostre o desvio padrão das observações em vez disso. Não haverá bootstrapping e nenhuma barra de erro se nenhuma for especificada.
Tipo: Um nome categórico do eixo x e o nome da plotagem do eixo y corresponde ao tipo de enredo para desenhar. "Strip", "Swarm", "Box", "Violin", "Point", "Bar" ou "Count" estão entre as opções disponíveis.
cor: Cor para todos os elementos ou semente de uma paleta de gradiente.
paleta: Cores para utilizar para vários níveis de matiz. Deve ser um dicionário traduzindo valores de matiz em cores de matplotlib ou qualquer coisa que a paleta de cores () possa entender.
Kwargs: A função de plotagem básica recebe os outros argumentos de palavras -chave.
Exemplo 1
As parcelas de categoria são suas melhores ferramentas para visualizar e comparar diferentes elementos de seus dados, se você estiver trabalhando com dados que contêm quaisquer variáveis categóricas, como respostas de pesquisa. Seaborn faz com que os gráficos categóricos da plotagem. Os rótulos dos aspectos de seus dados são x, y e tonalidade neste exemplo. Em relação à variável de destino, parâmetros de matiz codificam pontos com tons distintos.
Em nosso primeiro exemplo, tiramos dicas de conjunto de dados integradas comuns em Seaborn. Na função load_dataset, nós a chamamos. Em seguida, temos uma função de gato em que o argumento x é passado com o nome da coluna Total_bill, o argumento Y é definido com o tempo de nome da coluna e o argumento da tonalidade pega os valores do fumante de coluna. O código está afixado aqui que exibirá o Catplot em Seaborn.
Da função de gato, o enredo é visualizado assim.
Exemplo 2
Usamos parâmetros de dados para alimentar os dados no gráfico de contagem e especificamos uma contagem para o parâmetro do tipo. Lá nós, denominamos nosso plano de fundo com a opção de carrapatos. Então, escolhemos um conjunto de dados Iris para fazer o enredo. A função CATPLOT é usada na qual utilizamos as colunas do conjunto de dados da IRIS. O argumento passou dentro do gato é o x. O parâmetro categórico tem o nome da coluna petal_length. O terceiro é o parâmetro gentil ao qual a contagem é atribuída. O código está afixado aqui que exibirá o Catplot em Seaborn.
A função Catplot gera o seguinte plot de contagem.
Exemplo 3
Um gráfico de barra é outra opção popular para exibir dados categóricos. No caso do enredo da contagem, apenas precisávamos de um parâmetro. Uma categoria e uma variável quantitativa são frequentemente usadas no gráfico de barras. Vejamos exatamente como os horários se comparam. Aqui, levamos novamente o conjunto de dados da íris para renderizar o enredo. Dentro da função de gato, depois de especificar os argumentos X e Y. Temos uma opção única definida para o bar. O gráfico de barra será renderizado da função de gato. O código está afixado aqui que exibirá o Catplot em Seaborn.
Como na saída, você pode visualizar a figura da trama da barra.
Exemplo 4
Gráficos de caixas são gráficos um pouco complicados de entender no início, mas efetivamente ilustram a dispersão de dados. Começando com uma trama de caixa como exemplo é a melhor maneira de descrever o conceito. Comece com a função de gato no script a seguir; Temos uma comparação de fumante e total_bill do conjunto de dados da ponta, pois os definimos para os argumentos x e y. A opção gentil aqui está definida como uma caixa. O enredo renderizado será um enredo de caixa desta função de gato. O código está afixado aqui que exibirá o Catplot em Seaborn.
A figura a seguir visualiza o gráfico da caixa abaixo.
Exemplo 5
O gráfico de violino também está incluído no enredo categórico. Declaramos o parâmetro gentil com o violino dentro da função de gato. Esta função gera a representação da trama de violino aqui. O código está afixado aqui que exibirá o Catplot em Seaborn.
A representação clara do enredo de violino no snap abaixo.
Conclusão
O objetivo deste tutorial é mostrar como usar a função CatPlot () de Seaborn para criar as parcelas de categoria mais frequentes. Com cada argumento fornecido dentro da função de gato, a sintaxe é exibida. As três parcelas categóricas mais populares foram cobertas. Os gráficos de contagem, bar e caixa são exemplos desses gráficos.