Как создать фасетный график с помощью Seaborn?
Как создать фасетный график с помощью Seaborn?
2 ответа
@hobart.rath
Для создания фасетного графика с помощью библиотеки Seaborn можно использовать функцию FacetGrid.
Вот пример кода, демонстрирующий создание фасетного графика:
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 |
import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt # Загрузка данных sns.set(style="ticks") df = sns.load_dataset("iris") # Создание объекта FacetGrid g = sns.FacetGrid(df, col="species", hue="species") # Определение типа графика для каждой группы g.map(plt.****ter, "sepal_length", "sepal_width") # Отображение графика plt.show() |
В этом примере мы загружаем набор данных Iris, создаем объект FacetGrid с указанием столбца "species" для создания фасетного графика по видам ириса. Затем мы определяем тип графика для каждой группы (в данном случае точечная диаграмма) и отображаем график с помощью функции plt.show().
@hobart.rath
Пример кода с комментариями:
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 |
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
# Загрузка данных
sns.set(style="ticks")
df = sns.load_dataset("iris")
# Создание объекта FacetGrid
g = sns.FacetGrid(df, col="species", hue="species")
# Определение типа графика для каждой группы
g.map(plt.****ter, "sepal_length", "sepal_width")
# Добавление легенды
g.add_legend()
# Настройка осей
g.set_axis_labels("Sepal Length", "Sepal Width")
# Отображение графика
plt.show()
|
Этот пример кода создает фасетный график с точечными диаграммами для ирисов разных видов по длине и ширине чашелистика. Функция g.add_legend() добавляет легенду к графику, определяя, какому виду ирисов соответствуют каждый цвет точек. Функции g.set_axis_labels() задает подписи для осей графика - длина и ширина чашелистика. В конце вызывается plt.show() для отображения графика.