【Seaborn-驯化】一文搞懂seaborn画柱状图的使用细节：barplot

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🌵文章目录🌵

- 🎯 1. 基本介绍
- 💡 2. 原理介绍
- 🔍 3. 画图实践
- - 3.1 数据准备
  - 3.2 画图实践
- 4 高阶用法
- 🔍 4. 注意事项
- 🔍 5. 总结

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🎯 1. 基本介绍

直方图是一种常用于展示数据分布的统计图表，它通过将数据分组并计算每组的频数或概率来展示数据的分布情况。在Python中，Seaborn库提供了一个简单易用的barplot函数来绘制直方图。

💡 2. 原理介绍

直方图的计算主要涉及以下几个步骤：

分组：将数据分为若干个连续的区间，这些区间称为“桶”（bins）。
计数：计算每个桶中的数据点数量。
计算频率/概率：如果需要，将每组的频数除以总数据点数，得到每组的频率或概率。上的值。

🔍 3. 画图实践

3.1 数据准备

我们通过seaborn自带的数据对其进行相关的画图，具体的导入数据代码如下所示：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt# 使用Seaborn内置的tips数据集
tips = sns.load_dataset("tips")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
...	...	...	...	...	...	...	...
239	29.03	5.92	Male	No	Sat	Dinner	3
240	27.18	2.00	Female	Yes	Sat	Dinner	2
241	22.67	2.00	Male	Yes	Sat	Dinner	2
242	17.82	1.75	Male	No	Sat	Dinner	2
243	18.78	3.00	Female	No	Thur	Dinner	2

3.2 画图实践

如果画两个变量的数量变化，需要用到柱状图，需要使用barplot函数，具体的代码如下所示：

# 注意看看Y轴，看到没，统计函数默认是 mean，
import seaborn as sns
sns.set_style("whitegrid")
tips = sns.load_dataset("tips")
ax = sns.barplot(x="day", y="total_bill", data=tips,ci=0)

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有时候我们不仅要分组，同时对每个分组内某个特征维度进行对比分析，具体的代码如下所示：

# 分组的柱状图
ax = sns.barplot(x="day", y="total_bill", hue="sex", data=tips,ci=0)

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4 高阶用法

有时候我们需要对因子变量计数，然后绘制条形图，这个时候我们可以使用countplot，具体的代码如下所示：

import seaborn as sns
sns.set(style="darkgrid")
titanic = sns.load_dataset("titanic")
ax = sns.countplot(x="class", data=titanic)

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同样的分组统计的方法如下所示：

# 分组绘图
import matplotlib.pyplot as plt 
ax = sns.countplot(x="class", hue="who", data=titanic)
plt.show()
# 如果是横着放，x用y替代
ax = sns.countplot(y="class", hue="who", data=titanic)