Alles combineren

Introductie tot datavisualisatie met Seaborn

Content Team

DataCamp

Aan de slag

Seaborn importeren:

import seaborn as sns

Matplotlib importeren:

import matplotlib.pyplot as plt

Een plot tonen:

plt.show()

sns.relplot(x="x_variable_name", 
            y="y_variable_name", 
            data=pandas_df, 
            kind="scatter")

Toont de verdeling van een kwantitatieve variabele binnen categorieën van een categorische variabele
Voorbeelden: staafdiagrammen, countplots, boxplots, pointplots

sns.catplot(x="x_variable_name", 
            y="y_variable_name", 
            data=pandas_df, 
            kind="bar")

hue instellen maakt subgroepen die als verschillende kleuren in één plot verschijnen.

Spreidingsdiagram met hue

¹ Waskom, M. L. (2021). seaborn: statistical data visualization. https://seaborn.pydata.org/

row en/of col instellen in relplot() of catplot() maakt subgroepen die in aparte subplots staan.

Spreidingsdiagram met subplots

¹ Waskom, M. L. (2021). seaborn: statistical data visualization. https://seaborn.pydata.org/

Objecttype	Plottypen	Titel toevoegen
`FacetGrid`	`relplot()`, `catplot()`	`g.figure.suptitle()`
`AxesSubplot`	`scatterplot()`, `countplot()`, enz.	`g.set_title()`

Voeg x- en y-aslabels toe:

g.set(xlabel="new x-axis label",
      ylabel="new y-axis label")

Draai x-ticklabels:

plt.xticks(rotation=90)

Introductie tot datavisualisatie met Seaborn