在Python中使用 Seaborn 的 Stripplot

Seaborn是一个了不起的可视化库，用于在Python中绘制统计图形。它提供了漂亮的默认样式和调色板，使统计图更具吸引力。它建立在 matplotlib 库之上，并紧密集成到 Pandas 的数据结构中。

带状图

条形图是单独绘制的。在显示所有观察结果以及底层分布的一些表示的情况下，它是对箱线图或小提琴图的一个很好的补充。它用于根据类别绘制散点图。

Syntax: seaborn.stripplot(*, x=None, y=None, hue=None, data=None, order=None, hue_order=None, jitter=True, dodge=False, orient=None, color=None, palette=None, size=5, edgecolor=’gray’, linewidth=0, ax=None, **kwargs)

Parameters:

• x, y, hue: Inputs for plotting long-form data.
• data: Dataset for plotting.
• order: It is the order to plot the categorical levels in.
• color: It is the color for all of the elements, or seed for a gradient palette

Returns: This method returns the Axes object with the plot drawn onto it.

示例：使用 stripplot() 对“tips”数据集进行基本可视化

Python3

import seaborn
import matplotlib.pyplot as plt
       
seaborn.set(style = 'whitegrid')  
tip = seaborn.load_dataset("tips")  
       
seaborn.stripplot(x="day", y="total_bill", data=tip)
  
plt.show()

输出：

使用 Stripplot 绘制单个水平条形图

如果我们只使用一个数据变量而不是两个数据变量，那么这意味着轴将这些数据变量中的每一个都表示为一个轴。

X 表示 x 轴，y 表示 y 轴。

句法：

seaborn.stripplot(x)

代码：

蟒蛇3

# Python program to illustrate
# Stripplot using inbuilt data-set
# given in seaborn
  
# importing the required module
import seaborn
import matplotlib.pyplot as plt
  
# use to set style of background of plot
seaborn.set(style = 'whitegrid')
  
# loading data-set
tips = seaborn.load_dataset("tips")
seaborn.stripplot(x=tips["total_bill"])

输出：

使用抖动参数绘制带状图

抖动可用于提供沿水平轴的位移，这在存在大量数据点时很有用。您可以指定抖动量（均匀随机变量支持宽度的一半），或者仅使用 True 作为良好的默认值。

句法：

seaborn.stripplot(x, y, data, jitter)

代码：

蟒蛇3

# Python program to illustrate
# Stripplot using inbuilt data-set
# given in seaborn
  
# importing the required module
import seaborn
import matplotlib.pyplot as plt
  
# use to set style of background of plot
seaborn.set(style = 'whitegrid')
  
# loading data-set
tips = seaborn.load_dataset("tips")
  
seaborn.stripplot(x="day", y="total_bill", data=tips, jitter=0.1)

输出：

使用线宽在数据点周围绘制轮廓

构成绘图元素的灰线的宽度。每当我们增加线宽比点也将自动增加。

句法：

seaborn.stripplot(x, y, data, linewidth)

蟒蛇3

# Python program to illustrate
# Stripplot using inbuilt data-set
# given in seaborn
  
# importing the required module
import seaborn
import matplotlib.pyplot as plt
  
# use to set style of background of plot
seaborn.set(style = 'whitegrid')
  
# loading data-set
tips = seaborn.load_dataset("tips")
  
seaborn.stripplot(y="total_bill", x="day", data=tips,
                   linewidth=3)

输出：

我们可以用edgecolor改变颜色

蟒蛇3

seaborn.stripplot(y="total_bill", x="day", data=tips,
                   linewidth=2,edgecolor='green')

输出：

使用色调参数绘制带状图

虽然点是在二维中绘制的，但可以通过根据第三个变量为点着色来将另一个维度添加到图中。

句法：

sns.stripplot(x, y, hue, data);

蟒蛇3

# Python program to illustrate
# Stripplot using inbuilt data-set
# given in seaborn
  
# importing the required module
import seaborn
import matplotlib.pyplot as plt
  
# use to set style of background of plot
seaborn.set(style = 'whitegrid')
  
# loading data-set
tips = seaborn.load_dataset("tips")
  
seaborn.stripplot(x="sex", y="total_bill", hue="day", data=tips)

输出：

在主要分类轴上的不同位置绘制色调变量的每个级别

使用色调嵌套时，将 dodge 设置为 True 将沿分类轴分离不同色调级别的条带。 Palette 用于色调变量的不同级别。

句法：

seaborn.stripplot(x, y, data, hue, palette, dodge)

蟒蛇3

seaborn.stripplot(x="day", y="total_bill", hue="smoker",
                   data=tips, palette="Set2", dodge=True)

输出：

 Possible values of palette are :

Accent, Accent_r, Blues, Blues_r, BrBG, BrBG_r, BuGn, BuGn_r, BuPu, BuPu_r,

CMRmap, CMRmap_r, Dark2, Dark2_r, GnBu, GnBu_r, Greens, Greens_r, Greys, Greys_r,

OrRd, OrRd_r, Oranges, Oranges_r, PRGn, PRGn_r, Paired, Paired_r, Pastel1, Pastel1_r, Pastel2,

Pastel2_r, PiYG, PiYG_r, PuBu, PuBuGn, PuBuGn_r, PuBu_r, PuOr, PuOr_r, PuRd, PuRd_r, Purples,

Purples_r, RdBu, RdBu_r, RdGy, RdGy_r, RdPu, RdPu_r, RdYlBu, RdYlBu_r, RdYlGn, RdYlGn_r, Reds,

Reds_r, Set1, Set1_r, Set2, Set2_r, Set3, Set3_r, Spectral, Spectral_r, Wistia, Wistia_r, YlGn,

YlGnBu, YlGnBu_r, YlGn_r, YlOrBr, YlOrBr_r, YlOrRd, YlOrRd_r, afmhot, afmhot_r, autumn, autumn_r,

binary, binary_r, bone, bone_r, brg, brg_r, bwr, bwr_r, cividis, cividis_r, cool, cool_r, coolwarm,

coolwarm_r, copper, copper_r, cubehelix, cubehelix_r, flag, flag_r, gist_earth, gist_earth_r,

gist_gray, gist_gray_r, gist_heat, gist_heat_r, gist_ncar, gist_ncar_r, gist_rainbow, gist_rainbow_r,

gist_stern, gist_stern_r, gist_yarg, gist_yarg_r, gnuplot, gnuplot2, gnuplot2_r, gnuplot_r,

gray, gray_r, hot, hot_r, hsv, hsv_r, icefire, icefire_r, inferno, inferno_r, jet, jet_r, magma,

使用标记和 alpha 参数绘制大点和不同的美学

我们将使用 alpha 来管理数据点的透明度，并使用标记为标记来自定义数据点。

蟒蛇3

import seaborn
import matplotlib.pyplot as plt
       
seaborn.set(style = 'whitegrid')
  
tips = seaborn.load_dataset("tips")
  
seaborn.stripplot(x="day", y="total_bill", hue="smoker",
                  data=tips, palette="Set1", size=20,
                  marker="s", alpha=0.2)
  
plt.show()

输出：