在Python中使用 seaborn 的计数图

Seaborn是基于matplotlib库的R风格绘图接口库，于2012年创建，是针对统计数据可视化的Python库。Seaborn提供了一种高度交互性的界面、具有时尚外观的多种统计图表类型，强调独立偏差和异质误差，并且可用于微调美化细节。本篇文章将重点介绍如何在Python中使用seaborn库创建计数图。

为什么要使用计数图？

计数图（Count Plot）是Seaborn中最基本的图形之一，其可以绘制离散变量的频数和占比。在数据探索和分析过程中，我们需要了解变量的分布情况、占比情况等，而计数图正好能够满足我们的需求。因此，在进行分析时，我们使用计数图来快速的分析变量分布情况。

code snippets

导入所需库

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

读取数据并展示数据样本

读取自带的titanic数据集并展示前5行数据样本。

df = sns.load_dataset('titanic')
df.head()

计数图的基本绘制

使用Seaborn的countplot函数，将titanic数据集中保存的性别变量绘制成计算图。 代码：

sns.countplot(x = "sex", data = df)

运行上述代码，我们将得到一个简单的计数图，展示了数据集中性别变量的分布情况。

修改计数图样式

除了直接绘制计数图，Seaborn还允许我们通过其他参数来调整计数图的样式。

调整颜色

我们可以通过color参数来指定计数图中柱状条的颜色。

代码：

sns.countplot(x = "sex", data = df, color = "orange")

调整图标题和坐标轴标签

我们可以通过title参数来指定计数图中的标题。

代码：

sns.countplot(x = "sex", data = df, color = "orange")
plt.title("Passenger Gender Count")

调整坐标轴标签

我们可以通过xlabel和ylabel参数来修改x，y坐标轴的标签。

代码：

sns.countplot(x = "sex", data = df, color = "orange")
plt.title("Passenger Gender Count")
plt.xlabel("Gender")
plt.ylabel("Count")

计数图中添加计数值

在计数图中，我们可以添加具体的计数值。这对于展示分布情况更加有帮助。

代码：

g = sns.countplot(x = "sex", data = df, color = "orange")
plt.title("Passenger Gender Count")
plt.xlabel("Gender")
plt.ylabel("Count")
for p in g.patches:
    g.annotate('{:.0f}'.format(p.get_height()), (p.get_x()+0.4, p.get_height()),
                ha='center', va='center', fontsize=11, color='black', xytext=(0,5),
                textcoords='offset points')

在上述代码中，我们使用了循环语句来完成向计数图内以文本形式显示计数的任务。在这个例子中，我们将文本改为“{:.0f}”形式来显示计数值。这样我们就能更加清楚地查看每个独立的计数值了。

总结

通过本文的介绍，我们了解了如何在Python中使用Seaborn库创建计数图。我们介绍了计数图的基本绘制和常用样式调整，以及如何向计数图中添加具体的计数值。通过学习本文内容，您可以快速的掌握使用Seaborn绘制计数图的基本方法，从而更加高效地进行数据分析。