如何在Python中使用 Seaborn Catplot 制作简单的平面图？

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库的顶部，并且还紧密集成到 pandas的数据结构中。
Seaborn 旨在使探索和理解数据的核心部分可视化。它提供了面向数据集的 API，以便我们可以在相同变量的不同视觉表示之间切换，以便更好地理解数据集。

Facet plots ，其中一个基于分类变量对数据进行子集化，并制作一系列具有相同比例的相似图。

我们可以通过多种方式在Python中制作分面图。在这篇文章中，我们将看到一个使用Seaborn的Catplot()方法制作简单分面图的示例。当有数值变量和相应的分类变量时，它主要用于可视化。

所需步骤

1. 导入库。
2. 导入或创建数据。
3. 将Catplot()方法与facet plot一起使用。
4. 使用其他参数以获得更好的可视化效果。

使用的数据集

以下示例中使用的数据集是 https://www.kaggle.com/ranjeetjain3/seaborn-tips-dataset

下面是一些使用 Seaborn 模块描绘刻面图的示例：

示例 1：

Python3

# importing packages
import seaborn
  
# load data
tip = seaborn.load_dataset('tips')
  
# create catplot facetplot object
seaborn_facetgrid_object = seaborn.catplot(
    x='sex',
    y='tip',
    data=tip
)
# show plot
seaborn_facetgrid_object

输出：

示例 2：

蟒蛇3

# importing packages
import seaborn
  
# load data
tip = seaborn.load_dataset('tips')
  
# create catplot facetplot object
seaborn_facetgrid_object = seaborn.catplot(
    x='sex',
    y='tip',
    kind='box',
    data=tip
)
# show plot
seaborn_facetgrid_object

输出：

示例 3：

蟒蛇3

# importing packages
import seaborn
  
# load data
tip = seaborn.load_dataset('tips')
  
# create catplot facetplot object
seaborn_facetgrid_object = seaborn.catplot(
    x='sex',
    y='tip',
    col='time',
    kind='box',
    data=tip
)
# show plot
seaborn_facetgrid_object

输出：

示例 4：

蟒蛇3

# importing packages
import seaborn
  
# load data
tip = seaborn.load_dataset('tips')
  
# create catplot facetplot object
seaborn_facetgrid_object = seaborn.catplot(
    x='sex',
    y='tip',
    row='time',
    col='day',
    aspect=0.9,
    dodge=False,
    kind='box',
    data=tip
)
# show plot
seaborn_facetgrid_object

输出：