Matplotlib countplot()方法

Matplotlib是Python中最常用的可视化数据工具之一。其中的countplot()方法可以用来绘制离散变量的频次分布，即在一个离散数据集中，每个类别的出现频次统计。该方法可以用于各种类型的离散变量，如分类数据、标签数据、二进制数据等。

本文将围绕Matplotlib的countplot()方法展开讲解，重点解释该方法如何生成离散变量的频数。

阅读更多：Matplotlib 教程

导入Matplotlib及相关库

在使用Matplotlib时，需要先导入该库，以及搭配使用其他库，如numpy、pandas等。下面是一般情况下的导入方式：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd

基本使用方法

countplot()方法的基本语法为：

sns.countplot(x=None, y=None, hue=None, data=None, order=None, hue_order=None, palette=None, saturation=0.75, dodge=True, ax=None)

countplot()方法中最基本的参数是x和y，这两个参数可以理解为可视化数据的坐标轴前后位置。当只需要x轴数据时，可以将y设置为None，反之亦然。

我们可以以pandas中的dataframe为例来进行说明。下面是一个简单的示例：

# 构建一个简单的数据
data = pd.DataFrame({'fruits': ['apple', 'banana', 'pear', 'apple', 'pear', 'banana', 'pear', 'apple'],
                     'vegetables': ['carrot', 'pepper', 'carrot', 'carrot', 'potato', 'pepper', 'potato', 'pepper']})
# 绘制柱状图
plt.figure(figsize=(8, 6))
sns.countplot(x='fruits', data=data, palette='Set3')
plt.title('Frutis Countplot')
plt.show()

这个用于countplot的数据集包括两列“fruits”和“vegetables”，其中“fruits”列包含了所有水果的名称，下面是这个数据集的输出结果：

    fruits vegetables
0   apple     carrot
1  banana     pepper
2    pear     carrot
3   apple     carrot
4    pear     potato
5  banana     pepper
6    pear     potato
7   apple     pepper

在进行一个简单的countplot可视化之前，需要先构建一个数据集，并将其传递给countplot()。在最基本的情况下，只需指定“x”轴参数即可。输出的可视化结果展示了每个水果的数量。

频率

countplot()的基本功能之外，它还可以用于计算指定列的频率（frequency）。该方法可以通过添加 normalize参数来实现，默认情况下，该参数的值为False。当将其设置为True时，countplot()可以输出百分比。下面是计算频率的示例：

# 构建一个简单的数据
data = pd.DataFrame({'fruits': ['apple', 'banana', 'pear', 'apple', 'pear', 'banana', 'pear', 'apple'],
                     'vegetables': ['carrot', 'pepper', 'carrot', 'carrot', 'potato', 'pepper', 'potato', 'pepper']})
# 绘制柱状图并计算频率
plt.figure(figsize=(8, 6))
sns.countplot(x='fruits', data=data, palette='Set3', hue='vegetables', hue_order=['carrot', 'pepper', 'potato'], 
              dodge=False, edgecolor=sns.color_palette('dark', 3), linewidth=1)
plt.title('Frutis Countplot with Frequency')
plt.ylabel('Frequency [%]')
plt.ylim(0,100)
for p in plt.gca().patches:
    percentage = '{:.1f}%'.format(100 * p.get_height() / data['fruits'].shape[0])
    x = p.get_x() + p.get_width() / 2 - 0.06
    y = p.get_y() + p.get_height() +10
    plt.annotate(percentage, (x, y), size=12)
plt.show()

这个输出结果包含了所有水果的频率：

countplot()方法中添加了以下新参数：

hue表示另一个因素，可以用来分离柱状图缩放
hue_order指定了在可视化中使用的hue中因素的顺序
dodge控制两个离散变量之间是否要分开柱状图
palette用于应用颜色调色板
edgecolor 和 linewidth 用于绘制每个bar之间的边框

此外，在可视化输出中，我们还可以计算每个水果的频率。我们使用matplotlib中的plt.annotate()方法来添加百分比标签。在这个计算过程中，p.get_height()得到每个bar的高度，即每个类别的频率值，data[‘fruits’].shape[0]得到单个变量的观测值数量。

指定颜色调度

在前面的示例中，我们使用了countplot()默认的颜色调度方式。如果我们使用的数据集或应用场景需要更精细的颜色选择，可以通过在调色板选择中添加特定的调色板代码来指定颜色调度。要使用特定的调色板代码，请在调色板参数中调用seaborn库中的特定方法。例如，在下面的代码中，我们将调色板设置为’husl’，这将可视化输出显著改善。

plt.figure(figsize=(8, 6))
sns.countplot(x='fruits', data=data, palette='husl')
plt.title('Frutis Countplot with Color Palette')
plt.show()

在上面的代码中，我们通过指定palette为“husl”调用了seaborn的husl颜色调度。调色板变得更好看，更清晰，而且更容易辨别。

总结

countplot()方法可以用于生成离散数据变量的频数分布，可以生成基本的可视化结果，也可以进行扩展更强大的高级可视化。countplot()方法更适用于像枚举数据或标签数据这样的数据。增加颜色调度可以使分析结果更清晰易懂。同时，使用 matplotlib标准方法也能够将标签和头文件添加到输出图形中，并以较高的精度可视化输出结果。