如何利用 seaborn 绘制 factorplot 图?

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如何利用 seaborn 绘制 factorplot 图?今天番茄加速就来解答一下。

　　 seaborn 是基于 matplotlib 开发的，提供更高一级的接口，做出的可视化图更加具有表现力。

　　下面介绍 seaborn 库的入门使用方法，首先导入它和 pyplot 模块：

　　 import matplotlib.pyplot as plt

　　 import seaborn as sns

　　它里面内置了一些经典数据集，如 tips, titanic, iris 等，下面依次导入：

　　 tips = sns.load_dataset("tips")

　　 titanic = sns.load_dataset("titanic")

　　 iris = sns.load_dataset("iris")

　　以 titanic 为例，绘制 factorplot 图，展示 sex(男、女)，不同阶层(1,2,3)的 survived 比率：

　　 sns.factorplot(x="pclass", y="survived", hue="sex",data=titanic)

　　还可以定制 pointplot 图， 调整 markers，linestyles 等参数：

　　 sns.pointplot(x="class", y="survived", hue="sex", data=titanic,

　　 palette={"male":"g","female":"m"},markers=["^","o"],linestyles=["-","--"])

　　不同阶层下，不同性别的存活比率 barplot 图：

　　 sns.barplot(x="sex",y="survived", hue="class", data=titanic)

　　统计 deck 枚举值不同取值的出现频次 countplot 图：

　　 sns.countplot(x="deck", data=titanic, palette="Greens_d")

　　箱形图观察数据分布规律：

　　 sns.boxplot(x="alive", y="age",hue="adult_male",data=titanic)

　　关于 seaborn 使用，有一张 cheetsheet 图。