Introducción a la visualización de datos con Seaborn
Erin Case
Data Scientist
![Gráfico de puntos de la factura media de fumadores frente a no fumadores] (https://assets.datacamp.com/production/repositories/3996/datasets/b3b5b887baac34aabf093695c6784146a01d936e/3.3_tips_pointplot.png = 85)
Gráfico de líneas: nivel medio de dióxido de nitrógeno a lo largo del tiempo
Gráfico de puntos: factura media en un restaurante, fumadores frente a no fumadores
Ambos muestran:
Diferencias:
Ambos muestran:
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
sns.catplot(x="age",
y="masculinity_important",
data=masculinity_data,
hue="feel_masculine",
kind="point")
plt.show()
import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns sns.catplot(x="age", y="masculinity_important", data=masculinity_data, hue="feel_masculine", kind="point", join=False)
plt.show()
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
sns.catplot(x="smoker",
y="total_bill",
data=tips,
kind="point")
plt.show()
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from numpy import median
sns.catplot(x="smoker",
y="total_bill",
data=tips,
kind="point",
estimator=median)
plt.show()
import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns sns.catplot(x="smoker", y="total_bill", data=tips, kind="point", capsize=0.2)
plt.show()
import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns sns.catplot(x="smoker", y="total_bill", data=tips, kind="point", ci=None)
plt.show()
Introducción a la visualización de datos con Seaborn