Seaborn Stacked Bar trama
Cos'è una trama da bar in pila in Seaborn
Un diagramma a barre impilato è una rappresentazione visiva di un set di dati in cui la categoria è evidenziata con determinate forme come i rettangoli. I dati forniti nel set di dati sono rappresentati dalla lunghezza e dalle altezze del grafico a barre. In un diagramma a barra impilato, un asse include la proporzione di conteggi associati a una specifica classificazione di una colonna nel set di dati, mentre l'altro asse rappresenta i valori o i conteggi collegati ad esso. Le trame della barra impilata potrebbero essere rappresentate orizzontalmente o verticalmente. Il grafico a barre verticale è noto come un grafico a colonna.
Un diagramma a barre impilato è un tipo di grafico in cui ciascuna barra è divisa graficamente in secondi bar per mostrare numerose colonne di dati contemporaneamente.
Vale anche la pena ricordare che un diagramma a barre mostra solo il valore medio (o un altro stimatore), mentre mostrare l'intervallo di possibili valori attraverso ogni scala dei dati categorici può essere più utile in molte circostanze. Altre trame, come una scatola o una trama di violino, sarebbero più appropriate in questo scenario.
Sintassi della trama di bar in pila di mare
La sintassi della funzione della trama bar a barre stackd di Seaborn è estremamente semplice.
DataFrameName.Plot (kind = 'bar', stacked = true, color = [color1, color2,… Colorn])Ecco i dati di dati nel set di dati di tracciamento. Questa è considerata una forma ampia se xey non sono presenti. A parte questo, sarà lungo all'interno di questo FrameName. Il metodo del diagramma deve essere impostato su Stacked = True per tracciare il layout della barra impilata. Possiamo anche passare una lista di colori, che abbiamo usato per colorare separatamente ogni sotto -bar in una barra. Alcuni altri parametri opzionali svolgono anche un ruolo significativo nella trama dei grafici a barre impilati.
ordine, hue_order: I livelli categorici devono essere tracciati in ordine; Altrimenti, i livelli sono assunti dagli elementi di dati.
estimatore: All'interno di ciascun cestino categorico, utilizzare questa funzione statistica per stimare.
ci (float, sd, nessuno): La larghezza degli intervalli di confidenza dovrebbe essere disegnata attorno ai valori stimati se "SD", salta il ridimensionamento e mostra invece la deviazione standard delle osservazioni. Non ci saranno bootstrap e nessuna barra di errore se non è specificato.
n_boot (int): Viene definita la frequenza dei cicli bootstrap da utilizzare durante il calcolo dei modelli statistici.
Oriente: La trama è orientata in un certo modo (verticale o orizzontale). Questo è normalmente dedotto dai tipi delle variabili di input, ma può essere utilizzato per chiarire l'incertezza in cui entrambe le variabili X e Y sono numeri interi o quando si visualizzano dati a forma ampia.
tavolozza: Colori da utilizzare per vari livelli di tonalità. Dovrebbe essere un dizionario che traduce gamme di tonalità ai colori di matplotlib, o tutto ciò che la palette di colori () può capire.
saturazione: I colori dovrebbero essere disegnati a una proporzione delle aree di saturazione effettiva grandi profitti da colori moderatamente de-saturati, ma a meno che non vogliamo che i colori della trama soddisfi esattamente le specifiche del colore input, impostare questo su 1.
ErrColor: Le linee che rappresentano il modello statistico sono colorate in modo diverso.
errwidth (galleggiante): Spessore della linea delle barre di errore (e dei cappelli).
Dodge (bool): Se gli elementi debbano essere spostati o meno lungo l'asse classificato quando viene impiegata la nidificazione della tonalità.
Esempio 1:
Abbiamo una semplice trama da bar in pila che mostra le vendite dell'auto per mesi diversi. Abbiamo incluso alcune librerie necessarie per questo codice di esempio. Quindi, abbiamo creato un frame di dati nella variabile "DF". Abbiamo tre campi con il nome di auto che presentano diverse percentuali di vendite all'anno e nel campo dell'indice, abbiamo incluso i nomi del mese. Quindi, abbiamo creato la trama della barra impilata chiamando il DF.Traccia e ha superato il tipo di parametro come barra e ha impilato il valore a True al suo interno. Successivamente, abbiamo assegnato l'etichetta all'asse X e Y e abbiamo anche fissato il titolo per la trama della barra impilata.
Importa matplotlib.Pyplot come PltImporta Seaborn come SNS
df.Explode ('Z')
Importa panda come PD
df = pd.DataFrame ('BMW': [14, 33, 43, 81, 52, 24, 18, 85, 12, 68, 75, 21],
'CVICS': [22, 23, 10, 72, 31, 48, 52, 42, 32, 21, 55, 35],
'Ferrari': [35, 48, 12, 35, 63, 20, 32, 53, 20, 35, 27, 58],
INDICE = ['Jan', 'Feb', 'Mar', 'Apr', 'May', 'Jun', 'Jul', 'Aug', 'Sep', 'Oct', 'Nov', 'Dec' ])
df.Plot (kind = 'bar', stacked = true, color = ['blu', 'rosso', 'arancione'])
Plt.xlabel ("mesi di vendita")
Plt.Ylabel ("Sales Ranges")
Plt.Titolo ("vendite di auto in un anno")
Plt.spettacolo()
La rappresentazione visiva della trama della barra impilata è la seguente:
Esempio 2:
Il seguente codice dimostra come aggiungere titoli degli assi e un titolo di panoramica e su come ruotare le etichette dell'asse X e dell'asse Y per una migliore leggibilità. Abbiamo creato la cornice di dati dei lavoratori con i cambiamenti mattutini e serali durante i giorni all'interno di una "DF" variabile. Quindi, abbiamo creato un diagramma a barre impilato con il DF.funzione di trama. Successivamente, abbiamo fissato il titolo per la trama come "Labors dell'azienda" con la dimensione del carattere. Vengono anche fornite le etichette per l'asse X e l'ID asse y. Alla fine, abbiamo dato un angolo alle variabili X e Y che ruota in base a quell'angolo.
Importa panda come PDImporta matplotlib.Pyplot come Plt
Importa Seaborn come SNS
df = pd.DataFrame ('Days': ['mon', 'mar', 'mer', 'thur', 'ven',
'Morning Shift': [32, 36, 45, 50, 59],
"Shift da sera": [44, 47, 56, 58, 65])
df.Plot (kind = 'bar', stacked = true, color = ['rosso', 'arancione'])
Plt.Titolo ("Company Labors", FontSize = 15)
Plt.xlabel ('giorni')
Plt.Ylabel ("Numero di fatiche")
Plt.XTYS (rotazione = 35)
Plt.yticks (rotazione = 35)
Plt.spettacolo()
Il diagramma della barra impilati con le etichette rotazionali X e Y è mostrato nella figura come segue:
Esempio 3:
Potremmo usare lo stesso diagramma a barre per visualizzare un insieme di valori categorici. Il risultato finale non avrà un aspetto accatastato, ma rappresenterà invece le osservazioni su un singolo grafico con diverse barre. Nel codice di esempio, impostiamo il frame di dati che ha i dati del cellulare con tariffe diverse in giorni diversi. Questo diagramma mostra le tariffe di due mobili contemporaneamente mentre impostiamo il parametro variabile X e Y nella funzione del diagramma della barra di Seaborn con il set di tonalità come mobile.
Importa panda come PDImporta matplotlib.Pyplot come Plt
Importa Seaborn come SNS
df = pd.DataFrame ("Taves": [40, 80, 50, 60, 70, 50, 80, 40, 30, 40, 20, 30, 50, 70],
"Mobile": ['Oppo', 'Samsung', 'Oppo', 'Samsung', 'Oppo', 'Samsung', 'Oppo', 'Samsung', 'Oppo', 'Samsung', 'Oppo', ' Samsung ',' Oppo ',' Samsung '],
"Days": [1, 1, 2, 2, 3, 3, 4, 4, 5, 5, 6, 6, 7, 7])
s = sns.Barplot (x = "Days", y = 'Tave', data = df, hue = "mobile")
Plt.spettacolo()
La trama viene visualizzata con le due barre nella seguente figura grafica:
Conclusione
Qui, abbiamo spiegato brevemente la trama da bar con la biblioteca Seaborn. Abbiamo mostrato il diagramma a barra impilati con diversa visualizzazione dei telai di dati e anche con uno stile diverso di etichette X e Y. Gli script sono semplici da comprendere e imparare usando Ubuntu 20.04 Terminale. Tutti e tre gli esempi possono essere modificati secondo le esigenze di lavoro degli utenti.