在Python數(shù)據(jù)可視化中，seaborn較好的提供了圖形的一些可視化功效。

seaborn官方文檔見(jiàn)鏈接：http://seaborn.pydata.org/api.html

countplot是seaborn庫(kù)中分類圖的一種，作用是使用條形顯示每個(gè)分箱器中的觀察計(jì)數(shù)。接下來(lái)，對(duì)seaborn中的countplot方法進(jìn)行詳細(xì)的一個(gè)講解，希望可以幫助到剛?cè)腴T的同行。

導(dǎo)入seaborn庫(kù)

import seaborn as sns

使用countplot

sns.countplot()

countplot方法中必須要x或者y參數(shù)，不然就報(bào)錯(cuò)。

官方給出的countplot方法及參數(shù)：

sns.countplot(x=None, y=None, hue=None, data=None, order=None, hue_order=None, orient=None, color=None, palette=None, saturation=0.75, dodge=True, ax=None, **kwargs)

下面講解countplot方法中的每一個(gè)參數(shù)。以泰坦尼克號(hào)為例。

原始數(shù)據(jù)如下：

sns.set(style='darkgrid')
titanic = sns.load_dataset('titanic')
titanic.head()

x, y, hue : names of variables in ``data`` or vector data, optional. Inputs for plotting long-form data. See examples for interpretation.

第一種方式

x: x軸上的條形圖，以x標(biāo)簽劃分統(tǒng)計(jì)個(gè)數(shù)

y: y軸上的條形圖，以y標(biāo)簽劃分統(tǒng)計(jì)個(gè)數(shù)

hue: 在x或y標(biāo)簽劃分的同時(shí)，再以hue標(biāo)簽劃分統(tǒng)計(jì)個(gè)數(shù)

sns.countplot(x="class", data=titanic)

sns.countplot(y="class", data=titanic)

sns.countplot(x="class", hue="who", data=titanic)

第二種方法

x: x軸上的條形圖，直接為series數(shù)據(jù)

y: y軸上的條形圖，直接為series數(shù)據(jù)

sns.countplot(x=titanic['class'])

sns.countplot(y=titanic['class'])

data : DataFrame, array, or list of arrays, optional. Dataset for plotting.
If ``x`` and ``y`` are absent, this is interpreted as wide-form. Otherwise it is expected to be long-form.

data: DataFrame或array或array列表，用于繪圖的數(shù)據(jù)集，x或y缺失時(shí)，data參數(shù)為數(shù)據(jù)集，同時(shí)x或y不可缺少，必須要有其中一個(gè)。

sns.countplot(x='class', data=titanic)

order, hue_order : lists of strings, optional.Order to plot the categorical levels in, otherwise the levels are inferred from the data objects.
order, hue_order分別是對(duì)x或y的字段排序，hue的字段排序。排序的方式為列表。

sns.countplot(x='class', data=titanic, order=['Third', 'Second', 'First'])

sns.countplot(x='class', hue='who', data=titanic, hue_order=['woman', 'man', 'child'])

orient : "v" | "h", optional
Orientation of the plot (vertical or horizontal). This is usually
inferred from the dtype of the input variables, but can be used to
specify when the "categorical" variable is a numeric or when plotting
wide-form data.
強(qiáng)制定向，v:豎直方向；h:水平方向，具體實(shí)例未知。

color : matplotlib color, optional
Color for all of the elements, or seed for a gradient palette.

palette : palette name, list, or dict, optional.Colors to use for the different levels of the ``hue`` variable.
Should be something that can be interpreted by :func:`color_palette`, or a dictionary mapping hue levels to matplotlib colors.

palette:使用不同的調(diào)色板

sns.countplot(x="who", data=titanic, palette="Set3")

ax : matplotlib Axes, optional
Axes object to draw the plot onto, otherwise uses the current Axes.

ax用來(lái)指定坐標(biāo)系。

fig, ax = plt.subplots(1, 2, figsize=(10, 5))
sns.countplot(x='class', data=titanic, ax=ax[0])
sns.countplot(y='class', data=titanic, ax=ax[1])

到此這篇關(guān)于Python中seaborn庫(kù)之countplot的數(shù)據(jù)可視化使用的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python seaborn庫(kù)countplot內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！