Python 如何在Python的Seaborn中使用factorplot可视化数据？

Seaborn是一个Python可视化库，它建立在Matplotlib基础上，可以让数据可视化工作变得容易和快捷。 Seaborn提供各种可视化函数，其中factorplot()函数是一种非常有用的函数，可以快速绘制分面图。在本文中，我们将介绍如何在Python Seaborn中使用factorplot可视化数据。

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安装Seaborn库

在开始之前，我们需要安装Seaborn。可以通过使用pip命令在Python中安装Seaborn库。需要注意的是Seaborn会依赖于Pandas、Matplotlib和NumPy库。

pip install seaborn

导入Seaborn库

安装完Seaborn库后，我们需要导入Seaborn及其他必要的库。

import seaborn as sns
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

在这里我们通过%matplotlib inline命令告诉Jupyter Notebook将图形嵌入到输出中，而不是使用弹出窗口来显示它们。

factorplot()函数的介绍

Seaborn的factorplot()函数可以很方便地生成分面图。 分面图是一种可视化技术，它将数据拆分为多个小图，并在一个大图中组合它们。 factorplot()函数接受很多参数，其中最重要的是kind参数，用于指定要绘制的图形类型。 kind可以是 ‘strip’,’swarm’, ‘box’, ‘violin’, ‘bar’和’point’之一，具体取决于您希望呈现的数据类型。

下面是factorplot()函数的基本语法：

sns.factorplot(x=None, y=None, hue=None, data=None,
               row=None, col=None, col_wrap=None, estimator=<function mean at 0x000000000>,
               ci=95, n_boot=1000, units=None, seed=None,
               order=None, hue_order=None, row_order=None,
               col_order=None, kind='strip', size=None,
               aspect=None, orient=None, color=None,
               palette=None, legend=True, legend_out=True,
               sharex=True, sharey=True, margin_titles=False,
               facet_kws=None, **kwargs)

下面是参数的含义：

• x,y,hue: 每个变量的列名（字符串）或数组
• data: 包含数据的DataFrame或numpy数组
• kind: 图形类型。点图(‘strip’)，小提琴图 (‘violin’)，箱线图 (‘box’)，柱形图 (‘bar’)，散点图 (‘swarm’)，折线图 (‘point’)
• row,col: 将数据分面展示的变量
• col_wrap: 每行列数
• palette：调色板名称
• size, aspect: 整个图形尺寸和宽高比
• sharex, sharey: 是否共享轴限制
• legend, legend_out: 是否显示图例及其位置
• margin_titles: 在分面外部区域添加标题
• **kwargs: 其余参数将传递给绘图函数

示例数据的导入

我们将使用Seaborn自带的鸢尾花数据集（iris）。该数据集包含4个特征，分别是花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度，以及一个分类（种类）变量。使用pandas库将数据集转换为pandas DataFrame。

iris = sns.load_dataset('iris')
iris.head()

我们可以看到数据集中包含5个列，其中包括4个特征和一个目标分类变量(Species)。 下面我们将对其进行各种方面的可视化。

基本的factorplot()函数

我们首先使用factorplot()函数创建一个基本的分面图。这里我们将x变量设置为’petal_length’，y变量设置为’petal_width’，hue变量设置为’Species’。然后使用kind参数将图形设置为散点图(‘strip’)。

sns.factorplot(x='petal_length', y='petal_width', hue='species', data=iris, kind='strip')

运行代码后，我们将得到一个散点图分面图，显示了每个物种的花瓣长度和花瓣宽度之间的关系。图例显示每个物种的颜色。

将绘图拆分为行和列

我们可以使用row和col参数将数据拆分为行和列。这将在每个类别之间创建一个分面，并且每个子图将仅显示数据的子集。

下面的代码将花萼长度和花瓣宽度之间的关系拆分成两列，每列包含一个子图：

sns.factorplot(x='petal_length', y='petal_width', col='species', data=iris, kind='strip')

运行代码后，我们将得到两个分面图，每个图显示每个物种的花瓣长度和花瓣宽度之间的关系。每个子图的标题表示数据子集的物种。

更改图形类型

factorplot()函数可以绘制多种类型的图形，包括散点图、箱线图、小提琴图、柱形图、散点图和线图。 可以使用kind参数指定所需的图形类型。

下面的代码将花瓣长度和物种之间的关系绘制为小提琴图。

sns.factorplot(x='species', y='petal_length', data=iris, kind='violin')

运行代码后，我们将得到一个小提琴图，显示每个物种的花瓣长度的分布情况。

更改调色板

Seaborn有许多内置的调色板，可以使用palette参数设置不同的颜色主题。

下面的代码将花瓣长度和花瓣宽度之间的关系绘制为散点图，并使用husl调色板。

sns.factorplot(x='petal_length', y='petal_width', hue='species', data=iris, kind='strip', palette='husl')

运行代码后，我们将得到一个散点图分面图，显示了每个物种的花瓣长度和花瓣宽度之间的关系。图例显示每个物种的颜色，并使用husl调色板。

结论

在本文中，我们介绍了如何在Python Seaborn中使用factorplot()函数可视化数据的基础知识。我们学习了如何创建基本的分面图，用行和列将数据拆分，更改图形类型和调色板等。Seaborn提供了很多工具和函数，可以很容易地创建各种有用的可视化图形，可以为数据科学家和分析师提供帮助。