使用 FacetGrid、catplot 和 lmplot

Seaborn 数据可视化进阶

Chris Moffitt

Instructor

箱线图 FacetGrid

Seaborn 数据可视化进阶

整洁数据（Tidy）

  • Seaborn 的网格图需要"整洁格式（tidy）"数据
  • 每行代表一个观测

整洁数据

Seaborn 数据可视化进阶

FacetGrid

  • FacetGrid 是许多数据感知网格的基础
  • 可控制数据在列、行和色相（hue）上的分布
  • 创建 FacetGrid 后，需要将图类型映射到网格
Seaborn 数据可视化进阶

FacetGrid 分类示例

g = sns.FacetGrid(df, col='HIGHDEG')
g.map(sns.boxplot, 'Tuition', 
      order=['1', '2', '3', '4'])

箱线图网格示例

Seaborn 数据可视化进阶

catplot()

  • catplot 更简便地在 FacetGrid 上绘制分类数据
  • 将分面与映射合并为一个函数 
sns.catplot(x="Tuition", data=df,
            col="HIGHDEG", kind="box")

箱线图网格示例 2

Seaborn 数据可视化进阶

用于回归的 FacetGrid

  • FacetGrid() 也可用于散点图或回归图 
g = sns.FacetGrid(df, col='HIGHDEG')
g.map(plt.scatter, 'Tuition', 'SAT_AVG_ALL')

散点网格示例

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lmplot

  • lmplot 在 FacetGrid 上绘制散点与回归图 
sns.lmplot(data=df, x="Tuition", y="SAT_AVG_ALL",
           col="HIGHDEG", fit_reg=False)

散点网格示例 2

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带回归的 lmplot

sns.lmplot(data=df, x="Tuition", y="SAT_AVG_ALL",
           col="HIGHDEG", row="REGION")

回归网格示例

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Passons à la pratique !

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