如何使用Seaborn库在Python中可视化点图？

Seaborn是一种可视化数据的库。它提供了一种界面来定制和控制数据的类型以及应用到数据时的行为。

通过柱形图，我们可以了解数据分布的中心趋势。barplot 函数建立了分类变量和连续变量之间的关系。

数据以矩形柱的形式表示，其中柱的长度表示该特定类别中数据的比例。

点图类似于柱形图，但是不是用填充的柱来表示，而是用在另一个轴上的特定高度上的点来表示数据点的估计值。这是一个例子 –

更多Python相关文章，请阅读：Python 教程

例子

import pandas as pd
import seaborn as sb
from matplotlib import pyplot as plt
my_df = sb.load_dataset('titanic')
sb.pointplot(x = "sex", y = "survived", hue = "class", data = my_df)
plt.show()

输出

解释

• 导入需要的包。
• 输入的数据为 ‘titanic’，它是从 Seaborn 库中加载的。
• 将此数据存储在一个数据帧中。
• 使用 ‘load_dataset’ 函数加载数据集。
• 使用 ‘pointplot’ 函数可视化此数据。
• 这里提供数据帧作为参数。
• 同时指定 x 和 y 值。
• 在控制台上显示此数据。