สรุปทุกอย่างเข้าด้วยกัน

การสร้างภาพข้อมูลด้วย Seaborn เบื้องต้น

Content Team

DataCamp

เริ่มต้นใช้งาน

นำเข้า Seaborn:

import seaborn as sns

นำเข้า Matplotlib:

import matplotlib.pyplot as plt

แสดงกราฟ:

plt.show()

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

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

การกำหนด hue จะสร้างกลุ่มย่อยที่แสดงด้วยสีต่างกันบนกราฟเดียวกัน

Scatter plot ที่ใช้ hue

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

การกำหนด row และ/หรือ col ใน relplot() หรือ catplot() จะสร้างกลุ่มย่อยที่แสดงบน subplot แยกกัน

Scatter plot ที่มี subplot

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

ประเภท Object	ประเภท Plot	วิธีเพิ่มชื่อกราฟ
`FacetGrid`	`relplot()`, `catplot()`	`g.figure.suptitle()`
`AxesSubplot`	`scatterplot()`, `countplot()`, etc.	`g.set_title()`

เพิ่มป้ายกำกับแกน x และ y:

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

หมุนป้ายกำกับแกน x:

plt.xticks(rotation=90)

การสร้างภาพข้อมูลด้วย Seaborn เบื้องต้น