Seaborn的catplot()函數用于繪制分類數據的圖表,可以在一個圖中同時顯示多個分類變量之間的關系。以下是catplot()函數的基本用法:
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
# 使用Seaborn內置的數據集
tips = sns.load_dataset('tips')
# 通過kind參數指定要繪制的圖表類型,比如'strip'、'swarm'、'box'、'violin'、'boxen'、'point'、'bar'等
sns.catplot(x='day', y='total_bill', data=tips, kind='box')
# 添加其他參數,比如hue、col、row等來顯示更多的數據維度
sns.catplot(x='day', y='total_bill', data=tips, kind='box', hue='sex', col='time')
# 設置圖表的大小和形狀
plt.figure(figsize=(10, 6))
# 顯示圖表
plt.show()
在上面的示例中,我們使用了Seaborn內置的’tips’數據集,繪制了一個箱線圖(box plot)來展示不同天數(day)的消費總額(total_bill)的分布情況。我們還使用了hue參數來根據性別(sex)對數據進行分組,并使用col參數來按就餐時間(time)分割圖表。
通過catplot()函數可以輕松地繪制出各種不同類型的分類數據圖表,幫助我們更好地理解數據之間的關系。更多關于catplot()函數的詳細用法和參數設置,請參考Seaborn官方文檔。