Countplot Seeborn

„In diesem Beitrag werden wir uns ansehen, wie man die SNS benutzt.countplot () Funktion zur Visualisierung von Daten in der tiefen Lern- oder statistischen Untersuchung unter Verwendung der Seeborn Countplot. Der countplot wird hauptsächlich verwendet. Das Zähldiagramm ist vergleichbar mit der Funktion barplot () in Bezug auf das Konzept. Obwohl es anscheinend identische Pflichten erfüllt, gibt es wichtige Unterschiede, die wir in diesem Kurs durch verschiedene Fälle erfahren werden. Die Methode Seeborn.countplot () wird verwendet, um die Anzahl der Ereignisse in jedem klassifizierten Bin mit Balken anzuzeigen. Diese Countplot -Funktion gibt ein Achsenobjekt zurück, das das Diagramm angezeigt hat.”

Syntax des Countplot in Seeborn

Seeborn.countplot (x = keine, y = keine, hue = keine, data = keine, order = keine, hue_order = keine, orient = keine, color = keine, palette = keine, sättigung = 0.5, Dodge = true, ax = keine, ** kwargs)

x und y: Dieser Parameter akzeptiert die Namen der Variablen in den Datensatz- oder Vektordaten sowie zusätzliche Eingaben für die Darstellung von Langform-Daten.

Farbton: Für die Farbcodierung verwendet dieser Parameter den Spaltennamen.

Daten (optional): Für die Grafik erfordert dieser Parameter einen Datenrahmen, ein Array, eine Liste von Arrays und einen Datensatz. Dies wird als breite Form angesehen, wenn x- und y -Parametervariablen fehlen. Abgesehen davon ist es wahrscheinlich ein langfristiges Ereignis.

Bestellung und Hue_order (optional): Diese Option akzeptiert Zeichenfolgen in Form einer Liste. Andernfalls werden die Pegel aus den Stichprobenpunkten ermittelt und in dieser Reihenfolge aufgetragen.

Orient (optional): Diese Option nimmt "v" | "H", das ist die Ausrichtung der Handlung (vertikal oder horizontal). Dies wird normalerweise aus dem DTYPE der Eingabevariablen abgeleitet, es wird jedoch auch verwendet, um zu erklären, wann der Parameter „Kategoriale“ Parameter eine Ganzzahl ist oder wenn Langformdaten drapieren.

Farbe (optional): Dieser Parameter akzeptiert Matplotlib -Farbe, Farbe für alle Elemente oder die Samen einer Gradientenpalette.

Palette (optional): Diese Option akzeptiert einen Palettennamen, eine Liste oder ein Farbdiktion, das für die verschiedenen Farbtöne verwendet werden soll. Es sollte ein Wörterbuch sein, das Farbtonwerte in Matplotlib -Farben übersetzt oder alles, was Farbpalette () verstehen kann.

Sättigung: Diese Option nimmt einen Float -Wert an, der das Ausmaß der anfänglichen Sättigung in Farben anzeigt. Große Flecken profitieren jedoch von leicht entsättigten Farben. Passen Sie dies jedoch auf 1 an.

Dodge (optional): Wenn die Farbtonschichtung verwendet wird, gibt diese Option einen BOOL -Wert zurück, der angibt, ob Elemente entlang der Kategorieachse verschoben werden sollten.

AX (optional): Dieses Argument nimmt Matplotlib -Achsen an.

kwargs (optional): Andere Keyword -Argumente werden an Matplotlib übergeben.Äxte.Äxte.Bar. Dieser Parameter übernimmt die Schlüssel-, Wertezuordnungen und andere Keyword -Argumente.

Beispiel 1

Wenn wir nur eine Eingangsvariable anstelle von zwei verwenden, bezeichnet die Achse jede dieser ausgewählten Variablen als separate Achse. Hier haben wir die Anzahl für die einzelne kategoriale Variable gezeigt. Zunächst haben wir den Datensatz des Datenrahmens „MPG“ aufgenommen. Dann haben wir eine SeaBorn Countplot -Funktion, bei der der Variablenparameter x mit dem Wert „Beschleunigung“ des MPG -Datensatzes übergeben wird.

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Matplotlib importieren.Pyplot als PLT
df = sns.load_dataset ('mpg')
sns.countplot (x = 'Beschleunigung', data = df)
PLT.zeigen()

Die Plotausgabe wird in der folgenden Form visualisiert:

Beispiel 2

Während die Punkte in zwei Dimensionen angezeigt werden, kann das Diagramm verbessert werden, indem eine dritte Dimension hinzugefügt wird, indem die Punkte basierend auf einer dritten Variablen färben. Hier haben wir den X -Parameter zusammen mit dem Farbtonparameter verwendet und deren Werte in der Countplot -Funktion festgelegt.

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df = sns.load_dataset ('penguine')
sns.countplot (x = 'sex', hue = "spezies", data = df)
PLT.zeigen()

Die Visualisierung des Zähldiagramms wird mit dem zusätzlichen Parameter in der folgenden Diagrammabbildung gezeigt.

Beispiel 3

In dem unten angegebenen Beispiel müssen wir eine Handlung horizontal machen. Wir haben y für X ersetzt, um die Ausrichtung anzupassen. Dies wird auf diese Weise eine Horizontalzahlgrafik erhalten. Wir haben den Titanic -Datensatz für dieses Diagramm geladen. Und im Countplot haben wir anstelle des X -Parameters einen y -Parameter mit dem Hue -Parameter übergeben.

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df = sns.load_dataset ('titanic')
sns.countplot (y = 'sex', hue = "überlebt", data = df)
PLT.zeigen()

Die resultierende Visualisierung des folgenden Diagramms ist horizontal.

Beispiel 4

Wir können den Punkt mit verschiedenen Farben mit der Palette entwickeln. Wir können sehen, wie die Palette verwendet werden kann, um im folgenden Beispiel einen Countplot mit mehreren Colormap -Werten zu erstellen. Wir haben die Beispieldaten -Tipps hier verwendet. Danach haben wir diese Daten zusammen mit den X- und Palette -Parametern an die Countplot -Funktion übergeben. Sie können die Palette Ihrer eigenen Wahl auswählen, da die Palette verschiedene mögliche Werte enthält.

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df = sns.load_dataset ('tipps')
sns.countplot (x = 'sex', data = df, palette = "set3")
PLT.zeigen()

In der dazugehörigen Grafik werden die Handlungsstangen unter Verwendung der Palettenwerte gezeichnet.

Beispiel 5

Jetzt haben wir die anderen Countplot -Parameter verwendet, die die Farb- und Sättigungsparameter sind. Wir haben Farbe für alle Elemente, indem wir Farbattribute verwenden. Andererseits sollten Farben in einem Teil der tatsächlichen Sättigung gezeichnet werden. Große Flecken profitieren von leicht entsättigten Farben. Im Folgenden haben wir die Farbe auf die Marine gesetzt und den Wert von 0 gegeben.5 zum Sättigungsparameter.

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df = sns.load_dataset ('titanic')
sns.countplot (x = 'class', data = df,
color = "navy",
Sättigung = 0.5)
PLT.zeigen()

Das Diagramm wird mit der angegebenen Farbe und dem Sättigungswert visualisiert.

Beispiel 6

Wenn die Linienbreite erhöht wird, wird der Punkt automatisch erhöht. Wir haben hier die Parameter FaceColor, Linewidth und das EdgeColor in der Countplot -Funktion verwendet, um die Handlung zu stylen. Jeder Parameter hat mit bestimmten Werten festgelegt.

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Matplotlib importieren.Pyplot als PLT
df = sns.load_dataset ('titanic')
sns.countplot (x = 'überlebt', data = df, color = "green", facecolor = (0, 0, 0, 0),
Linienbreite = 5,
edgecolor = sns.color_palette ("brbg", 5))
PLT.zeigen()

Das folgende Diagramm wird mit den Parametern der Linienbreite und der EdgeColor in der Countplot -Funktion gestaltet.

Abschluss

Dadurch wird das Countplot -Thema abgeschlossen, das das Seeborn -Modul verwendet. Wir untersuchten die countplot -Syntax und diskutierten kurz jeden Parameter, der in der Countplot -Funktion übergeben wurde. Wir haben mehrere Beispiele für verschiedene Parameter -Verwendungen gesehen und das Diagramm mit den optionalen Parametern gestylt.