seaborn 第二章:不同形式的散點圖

来源:https://www.cnblogs.com/hznudmh/archive/2022/09/20/16711238.html
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二、散點圖 import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt sns.set_theme(style = 'whitegrid') # 載入 diamonds 數據集 diamonds = sns.load_dataset('diamonds ...


二、散點圖

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
sns.set_theme(style = 'whitegrid')

# 載入 diamonds 數據集
diamonds = sns.load_dataset('diamonds')

diamonds.head()
carat cut color clarity depth table price x y z
0 0.23 Ideal E SI2 61.5 55.0 326 3.95 3.98 2.43
1 0.21 Premium E SI1 59.8 61.0 326 3.89 3.84 2.31
2 0.23 Good E VS1 56.9 65.0 327 4.05 4.07 2.31
3 0.29 Premium I VS2 62.4 58.0 334 4.20 4.23 2.63
4 0.31 Good J SI2 63.3 58.0 335 4.34 4.35 2.75
# 畫出 點的大小 和 顏色 不同的高維散點圖
f, ax = plt.subplots(figsize = (6.5, 6.5))
sns.despine(f, left = True, bottom = True)
clarity_ranking = ['I1', 'SI2', 'SI1', 'VS2', 'VS1', 'VVS2', 'VVS1', 'IF']
sns.scatterplot(
    x = 'carat', y = 'price',
    hue = 'clarity', size = 'depth',
    palette = 'ch:r=-.2,d=.3_r',
    hue_order = clarity_ranking,
    sizes = (1, 8), linewidth = 0,
    data = diamonds, ax = ax
) # hue: 色調,size: 大小


sns.scatterplot() 其他案例

來自:https://seaborn.pydata.org/generated/seaborn.scatterplot.html#seaborn.scatterplot

註:seaborn 數據集下載地址 https://github.com/mwaskom/seaborn-data

## 導入數據集
import pandas as pd
tips = pd.read_csv("../../seaborn-data-master/tips.csv")
tips.head()
total_bill tip sex smoker day time size
0 16.99 1.01 Female No Sun Dinner 2
1 10.34 1.66 Male No Sun Dinner 3
2 21.01 3.50 Male No Sun Dinner 3
3 23.68 3.31 Male No Sun Dinner 2
4 24.59 3.61 Female No Sun Dinner 4

example 1

## 以 total_bill 為 x 軸,tip 為 y 軸,繪製散點圖
sns.scatterplot(data = tips, x = 'total_bill', y = 'tip')


example 2

## 以 total_bill 為 x 軸,tip 為 y 軸,time 為分類因數,畫出不同 time 類的散點圖(用不同顏色區分)
sns.scatterplot(data = tips, x = 'total_bill', y = 'tip', hue = 'time')


example 3

## 在 example 的基礎上,增加散點形狀區分的條件
sns.scatterplot(data = tips, x = 'total_bill', y = 'tip', hue = 'time', style = 'time')


example 4

## 散點的形狀和顏色的分類依據可以不同
sns.scatterplot(data = tips, x = 'total_bill', y = 'tip', hue = 'day', style = 'time')


example 5

# 若分配給色版的變數是數字,會使用不同的預設調色板
sns.scatterplot(data = tips, x = 'total_bill', y = 'tip', hue = 'size')


example 6

## 可以使用 palette 更改色調
sns.scatterplot(data = tips, x = 'total_bill', y = 'tip', hue = 'size', palette = 'deep')


example 7

## 如果有大量的唯一數值,圖例將顯示一個具有代表性的等間距集合
tip_rate = tips.eval('tip / total_bill').rename('tip_rate')
sns.scatterplot(data = tips, x = 'total_bill', y = 'tip', hue = tip_rate)


example 8

## 在 example 5 的基礎上還能增加點的大小
sns.scatterplot(data = tips, x = 'total_bill', y = 'tip', hue = 'size', size = 'size')


example 9

## 可以更改散點的大小
sns.scatterplot(
    data = tips, x = 'total_bill', y = 'tip', hue = 'size', size = 'size',
    sizes = (20, 200), legend = 'full'
)


example 10

## 傳入一個元組或matplotlib.colors.Normalize以控制色調
sns.scatterplot(
    data = tips, x = 'total_bill', y = 'tip', hue = 'size', size = 'size',
    sizes = (20, 200), hue_norm = (0,7), legend = 'full'
)

example 11

## 傳入一個字典控制散點形狀
markers = {'Lunch' : 's', 'Dinner' : 'X'}
sns.scatterplot(data = tips, x = 'total_bill', y = 'tip', style = 'time', markers = markers)


example 12

sns.scatterplot(data = tips, x = 'total_bill', y = 'tip', s = 100, color = '.2', marker = "+")

example 13

## 可以繪製不同 類型 數據 的 時間序列圖像
import numpy as np
import pandas as pd
index = pd.date_range("1 1 2000", periods=100, freq='m', name='date')
data = np.random.randn(100, 4).cumsum(axis=0)
wide_df = pd.DataFrame(data, index, ['a','b','c','d'])
sns.scatterplot(data=wide_df)


wide_df.head()
a b c d
date
2000-01-31 3.381766 -0.360579 -0.080106 1.578611
2000-02-29 2.724598 0.351141 -0.914548 1.825725
2000-03-31 2.276614 0.855341 -0.227480 0.075641
2000-04-30 1.385905 0.793799 -0.392478 -0.053513
2000-05-31 -0.011497 0.985883 -0.829674 1.539929

example 14

## 按類別拆分數據,畫到不同的子圖上
sns.relplot(
    data = tips, x = 'total_bill', y = 'tip',
    col = 'time', hue = 'day', style = 'day',
    kind = 'scatter'
)



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