【Python画图-seaborn驯化】一文学会seaborn画因子变量图catplot函数使用技巧

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🎯 1. 基本介绍

catplot 是 Seaborn 库中的一个高级接口，用于创建涉及分类变量（categorical variables）的多种图表。它基于 FacetGrid 类，可以自动处理多个图表的布局，非常适合于展示分类变量之间的比较和分布。

💡 2. 原理介绍

catplot 本身不涉及复杂的数学公式推导，它主要是数据可视化的实现。不过，根据选择的图表类型，可能会涉及到如下统计量的计算：

频率或概率：用于计算每个分类的唯一值或出现的次数。
均值、中位数：用于展示分类变量的中心趋势。
箱型图参数：如四分位数和四分位距，用于展示数据的分散程度。

🔍 3. 画图实践

3.1 数据准备

我们通过seaborn自带的数据对其进行相关的画图，具体的导入数据代码如下所示：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt# 使用Seaborn内置的tips数据集
tips = sns.load_dataset("tips")total_bill	tip	sex	smoker	day	time	size
0	16.99	1.01	Female	No	Sun	Dinner	2
1	10.34	1.66	Male	No	Sun	Dinner	3
2	21.01	3.50	Male	No	Sun	Dinner	3
3	23.68	3.31	Male	No	Sun	Dinner	2
4	24.59	3.61	Female	No	Sun	Dinner	4
...	...	...	...	...	...	...	...
239	29.03	5.92	Male	No	Sat	Dinner	3
240	27.18	2.00	Female	Yes	Sat	Dinner	2
241	22.67	2.00	Male	Yes	Sat	Dinner	2
242	17.82	1.75	Male	No	Sat	Dinner	2
243	18.78	3.00	Female	No	Thur	Dinner	2

3.2 画图实践

如果画两个变量关系图，具体的代码如下所示：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt# 绘制因子变量图形
g = sns.catplot(x="day", y="total_bill", hue="smoker", data=tips, kind="bar")# 设置图形标题
g.fig.suptitle("Title of the plot", y=1.03)# 显示图形
plt.show()

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🔍 4. 注意事项

catplot 的 kind 参数可以设置为 strip、swarm、box、violin 等，以选择不同的图表类型。
catplot 默认会为每个分类变量生成一个子图，可以通过设置 col、row、col_wrap 等参数来调整布局。
在使用 catplot 时，注意数据的规模和分类变量的数量，以避免生成过于拥挤的图表。
可以通过 height 和 aspect 参数调整子图的大小和比例。