使用Python的factorplot函数可视化小提琴图

barplot函数确定分类变量和连续变量之间的关系。数据以矩形条形为形式表示，其中条形的长度表示该特定类别中数据的比例。

Point plots与bar plots类似，但是在表示填充条之 时，数据点的估计值是由位于另一个轴上特定高度的点表示的。

使用两个不同的图表，如pointplot或更高层次的函数factorplot，可以使用分类散点图进行可视化。

factorplot函数使用参数’kind’在FacetGrid上绘制分类图表。

在此处给“kind”参数提供的值将为“violin”。FacetGrid默认使用“pointplot”功能。

让我们了解如何使用factorplot创建小提琴图。

更多Python相关文章，请阅读：Python 教程

示例

import pandas as pd
import seaborn as sb
from matplotlib import pyplot as plt
my_df = sb.load_dataset('exercise')
sb.factorplot(x = "time", y = "pulse", hue = "kind", kind = 'violin',data = my_df);
plt.show()

输出

说明

• 导入所需的包。
• 输入数据为seaborn库中加载的“exercise”数据。
• 将该数据存储在dataframe中。
• 使用“load_dataset”函数加载iris数据。
• 使用’factorplot’函数对该数据进行可视化。
• 在此处提供dataframe作为参数。
• 此处将kind参数指定为“violin”。
• 还指定了x和y值。
• 该数据在控制台上显示。