Countplot Seaborn

“In questo post, esamineremo come usare SNS.Funzione CountPlot () per visualizzare i dati nell'apprendimento profondo o statistico utilizzando il Countplot di Seaborn. Il CountPlot viene utilizzato principalmente per visualizzare conteggi osservativi in ​​diversi contenitori basati su categorie usando barre. La trama del conteggio è paragonabile alla funzione Barplot () in termini di concetto. Sebbene sembri svolgere compiti identici, ci sono distinzioni chiave che impareremo in questo corso attraverso vari casi. Il metodo Seaborn.CountPlot () viene utilizzato per visualizzare i numeri di eventi in ogni cestino utilizzando le barre. Questa funzione CountPlot restituisce un oggetto Axes che ha il diagramma visualizzato su di esso."

Sintassi del conteggio del conteggio in Seaborn

Seaborn.CountPlot (x = Nessuno, y = Nessuno, hue = nessuno, data = non, ordine = nessuno, hue_order = nessuno, orit = nessuno, color = nessuno, palette = nessuno, saturation = 0.5, dodge = true, ax = nessuno, ** kwargs)

X e Y: Questo parametro accetta i nomi delle variabili nei dati di dati o vettoria.

tinta: Per la codifica del colore, questo parametro utilizza il nome della colonna.

dati (opzionale): Per la grafica, questo parametro richiede un frame dati, un array, un elenco di array e un set di dati. Questo è considerato una forma ampia se mancano variabili di parametro xe y. A parte questo, è probabile che sia un evento a lungo termine.

Ordine e hue_order (opzionale): Questa opzione accetta stringhe sotto forma di un elenco. Altrimenti, i livelli sono determinati dai punti campione e tracciati in quell'ordine.

Oriente (opzionale): Questa opzione prende "V" | "H", che è l'orientamento della trama (verticale o orizzontale). Questo è normalmente dedotto dal dType delle variabili di input, ma viene anche utilizzato per dichiarare quando il parametro "categorico" è un numero intero o quando graficano i dati a forma di lunga durata.

colore (opzionale): Questo parametro accetta il colore di matplotlib, il colore per tutti gli elementi o una tavolozza di gradiente di una tavolozza.

tavolozza (opzionale): Questa opzione accetta un nome da tavolozza, un elenco o un dict di colori da utilizzare per i vari livelli di tonalità. Dovrebbe essere un dizionario che traduce valori di tonalità ai colori di matplotlib o qualsiasi cosa che la tavolozza dei colori () possa capire.

saturazione: Questa opzione assume un valore float che indica l'estensione della saturazione iniziale da rendere in colori. Le patch di grandi dimensioni beneficiano di colori leggermente desaturati, tuttavia, regola questo su 1 a meno che non si desideri che i colori della trama corrispondessero completamente alle specifiche del colore di ingresso.

Dodge (opzionale): Quando viene utilizzata la stratificazione Hue, questa opzione restituisce un valore bool indicando se gli elementi devono essere spostati lungo l'asse di categoria.

ascia (opzionale): Questo argomento prende gli assi di matplotlib, che è un'entità degli assi su cui rendere il grafico a meno che non vengano utilizzati gli assi correnti.

Kwargs (opzionale): Altri argomenti di parole chiave sono forniti a matplotlib.asce.Asce.sbarra. Questo parametro prende la chiave, mapping di valore e altri argomenti di parole chiave.

Esempio 1

Quando utilizziamo una sola variabile di ingresso anziché due, l'asse designa ciascuna di queste variabili selezionate come asse separato. Qui, abbiamo mostrato il conteggio per la singola variabile categorica. Inizialmente, abbiamo incluso il set di dati del frame di dati "MPG". Quindi, abbiamo una funzione CountPlot di Seaborn in cui il parametro variabile X viene passato con il valore "accelerazione" del set di dati MPG.

Importa Seaborn come SNS
Importa matplotlib.Pyplot come Plt
df = sns.load_dataset ('mpg')
SNS.CountPlot (x = 'accelerazione', data = df)
Plt.spettacolo()

L'output della trama è visualizzata nella seguente forma:

Esempio 2

Mentre i punti vengono visualizzati in due dimensioni, il diagramma può essere migliorato aggiungendo una terza dimensione colorando i punti in base a una terza variabile. Qui, abbiamo usato il parametro X insieme al parametro HUE e impostato i loro valori all'interno della funzione CountPlot.

Importa Seaborn come SNS
Importa matplotlib.Pyplot come Plt
df = sns.load_dataset ('pinguins')
SNS.CountPlot (x = 'sex', hue = "specie", data = df)
Plt.spettacolo()

La visualizzazione del diagramma di conteggio è mostrata con il parametro aggiuntivo nella figura grafica seguente.

Esempio 3

Nell'esempio indicato di seguito, dobbiamo rendere un diagramma in orizzontale. Abbiamo sostituito y con x per regolare l'orientamento. Questo otterrà un grafico a conteggio orizzontale in questo modo. Abbiamo caricato il set di dati Titanic per questo grafico. E all'interno del conteggio di Count, anziché del parametro X, abbiamo superato un parametro Y con il parametro HUE.

Importa Seaborn come SNS
Importa matplotlib.Pyplot come Plt
df = sns.load_dataset ('titanic')
SNS.CountPlot (y = 'sex', hue = "sopravvissuto", data = df)
Plt.spettacolo()

La visualizzazione risultante del seguente diagramma è orizzontale.

Esempio 4

Possiamo sviluppare il punto con vari colori usando la tavolozza. Possiamo vedere come la tavolozza può essere utilizzata per creare un conteggio con più valori CoLormap nell'esempio seguente. Abbiamo usato i suggerimenti dei dati di esempio qui. Dopo questo, abbiamo passato questi dati alla funzione CountPlot insieme ai parametri X e Palette. Puoi scegliere la tavolozza di tua scelta, poiché la tavolozza contiene vari valori possibili.

Importa Seaborn come SNS
Importa matplotlib.Pyplot come Plt
df = sns.load_dataset ('suggerimenti')
SNS.CountPlot (x = 'sex', data = df, palette = "set3")
Plt.spettacolo()

Nel grafico di accompagnamento, le barre della trama vengono disegnate usando i valori della tavolozza.

Esempio 5

Ora, abbiamo usato gli altri parametri di CountPlot, che sono i parametri del colore e della saturazione. Abbiamo colore per tutti gli elementi usando gli attributi di colore. D'altra parte, i colori dovrebbero essere disegnati a una proporzione della saturazione effettiva. Patch di grandi dimensioni beneficiano di colori leggermente desaturati. Di seguito, abbiamo impostato il colore su Navy e dato il valore di 0.5 al parametro di saturazione.

Importa Seaborn come SNS
Importa matplotlib.Pyplot come Plt
df = sns.load_dataset ('titanic')
SNS.CountPlot (x = 'class', data = df,
Color = "Navy",
saturazione = 0.5)
Plt.spettacolo()

La trama viene visualizzata con il colore specificato e il valore di saturazione.

Esempio 6

Quando la larghezza di linea è aumentata, il punto viene automaticamente aumentato. Abbiamo usato qui i parametri FaceColor, Linewidth e EdgeColor all'interno della funzione CountPlot per modellare la trama. Ogni parametro è impostato con valori specifici.

Importa Seaborn come SNS
Importa matplotlib.Pyplot come Plt
df = sns.load_dataset ('titanic')
SNS.CountPlot (x = 'Sopravviet', data = df, color = "Green", faceColor = (0, 0, 0, 0),
Linewidth = 5,
EdgeColor = SNS.Color_Palette ("BRBG", 5))
Plt.spettacolo()

Il seguente diagramma è disegnato con i parametri della larghezza di linea ed Edgecolor all'interno della funzione CountPlot.

Conclusione

Questo conclude l'argomento CountPlot che utilizza il modulo Seaborn. Abbiamo esaminato la sintassi di CountPlot e discusso brevemente di ciascun parametro passato all'interno della funzione CountPlot. Abbiamo visto diversi esempi di diversi usi dei parametri e disegnato la trama con i parametri opzionali.