Countplot Seaborn

"En esta publicación, veremos cómo usar el SNS.función countplot () para visualizar los datos en el aprendizaje profundo o la investigación estadística utilizando el plano de recuento marítimo. El corrupto de conteo se usa principalmente para mostrar recuentos de observación en diferentes contenedores basados ​​en categorías usando barras. La gráfica de recuento es comparable a la función Barplot () en términos de concepto. Aunque parece realizar tareas idénticas, hay distinciones clave sobre las que aprenderemos en este curso a través de varios casos. El método margroso.countplot () se usa para mostrar los números de eventos en cada contenedor clasificado usando barras. Esta función Countplot devuelve un objeto Axes que tiene el gráfico que se muestra en él."

Sintaxis de la placa de conteo en Seaborn

marino.countplot (x = none, y = none, hue = none, data = none, orden = none, hue_order = none, orient = none, color = none, palette = none, saturation = 0.5, Dodge = True, Ax = None, ** Kwargs)

X y Y: Este parámetro acepta los nombres de las variables en el conjunto de datos o datos vectoriales, así como entradas adicionales para trazar datos de forma larga.

matiz: Para la codificación de color, este parámetro usa el nombre de la columna.

Datos (opcional): Para gráficos, este parámetro requiere un marcado de datos, una matriz, una lista de matrices y un conjunto de datos. Esto se considera una forma amplia si faltan variables de parámetros X e Y. Aparte de eso, es probable que sea un evento de forma larga.

pedido y hue_order (opcional): Esta opción acepta cadenas en forma de lista. De lo contrario, los niveles se determinan a partir de los puntos de muestra y se trazan en ese orden.

Orient (opcional): Esta opción toma "V" | "H", que es la orientación de la trama (vertical u horizontal). Esto normalmente se infiere del dtype de las variables de entrada, pero también se usa para declarar cuándo el parámetro "categórico" es un número entero o cuando se graba datos de forma larga.

color (opcional): Este parámetro acepta el color matplotlib, el color para todos los elementos o la semilla de una paleta de gradiente.

paleta (opcional): Esta opción acepta un nombre de paleta, una lista o un dictado de colores para utilizar para los diversos niveles de tono. Debe ser un diccionario que traduce los valores de tono a los colores matplotlib o cualquier cosa que la paleta de colores () pueda entender.

saturación: Esta opción toma un valor flotante que indica el alcance de la saturación inicial que se representa en colores. Los parches grandes se benefician de los colores ligeramente desaturados, sin embargo, ajuste esto a 1 a menos que desee que los colores de la trama coincidan completamente con la especificación de color de entrada.

Dodge (opcional): Cuando se utiliza la capas de tono, esta opción devuelve un valor de bool que indica si los elementos deben desplazarse a lo largo del eje de categoría.

AX (opcional): Este argumento toma ejes matplotlib, que es una entidad de ejes para renderizar la gráfica a menos que se usen los ejes de corriente.

Kwargs (opcional): Otros argumentos de palabras clave se dan a Matplotlib.hachas.Hachas.bar. Este parámetro toma la clave, las asignaciones de valor y otros argumentos de palabras clave.

Ejemplo 1

Cuando usamos solo una variable de entrada en lugar de dos, el eje designa cada una de estas variables seleccionadas como un eje separado. Aquí, hemos demostrado el recuento de la variable categórica única. Inicialmente, hemos incluido el conjunto de datos del marco de datos "MPG". Luego, tenemos una función de placa de conteo marional donde el parámetro variable X se pasa con el valor "aceleración" del conjunto de datos MPG.

Importar Sevorn como SNS
Importar matplotlib.Pyplot como PLT
DF = SNS.load_dataSet ('mpg')
SNS.countplot (x = 'aceleración', data = df)
PLT.espectáculo()

La salida del gráfico se visualiza en la siguiente forma:

Ejemplo 2

Mientras que los puntos se muestran en dos dimensiones, la gráfica se puede mejorar agregando una tercera dimensión coloreando los puntos en función de una tercera variable. Aquí, hemos utilizado el parámetro X junto con el parámetro de tono y establecemos sus valores dentro de la función Countplot.

Importar Sevorn como SNS
Importar matplotlib.Pyplot como PLT
DF = SNS.load_dataSet ('Penguins')
SNS.Countplot (x = 'sexo', hue = "especies", data = df)
PLT.espectáculo()

La visualización de la gráfica de recuento se muestra con el parámetro adicional en la figura de gráficos a continuación.

Ejemplo 3

En el ejemplo que se da a continuación, debemos hacer una trama horizontalmente. Hemos sustituido y por x para ajustar la orientación. Esto obtendrá un gráfico de conteo horizontal de esta manera. Hemos cargado el conjunto de datos Titanic para esta trama. Y dentro del corral de conteo, en lugar del parámetro x, hemos pasado un parámetro y con el parámetro de tono.

Importar Sevorn como SNS
Importar matplotlib.Pyplot como PLT
DF = SNS.load_dataSet ('Titanic')
SNS.countplot (y = 'sex', hue = "sobrevivido", data = df)
PLT.espectáculo()

La visualización resultante de la siguiente gráfica es horizontal.

Ejemplo 4

Podemos desarrollar el punto con varios colores usando la paleta. Podemos ver cómo se puede usar la paleta para crear un corral de conteo con múltiples valores de color de color en el siguiente ejemplo. Hemos utilizado los consejos de datos de muestra aquí. Después de esto, hemos pasado estos datos a la función Countplot junto con los parámetros X y Palette. Puede elegir la paleta de su propia elección, ya que la paleta contiene varios valores posibles.

Importar Sevorn como SNS
Importar matplotlib.Pyplot como PLT
DF = SNS.load_dataSet ('consejos')
SNS.countplot (x = 'sexo', data = df, palette = "set3")
PLT.espectáculo()

En el gráfico acompañante, las barras de la trama se dibujan utilizando los valores de la paleta.

Ejemplo 5

Ahora, hemos utilizado los otros parámetros de la planificación del conteo, que son los parámetros de color y saturación. Tenemos color para todos los elementos usando atributos de color. Por otro lado, los colores deben dibujarse en una proporción de la saturación real. Grandes parches se benefician de colores ligeramente desaturados. A continuación, hemos establecido el color en la Marina y dado el valor de 0.5 al parámetro de saturación.

Importar Sevorn como SNS
Importar matplotlib.Pyplot como PLT
DF = SNS.load_dataSet ('Titanic')
SNS.countplot (x = 'class', data = df,
color = "marina",
saturación = 0.5)
PLT.espectáculo()

La gráfica se visualiza con el color especificado y el valor de saturación.

Ejemplo 6

Cuando aumenta el ancho de línea, el punto aumenta automáticamente. Hemos utilizado aquí los parámetros facecolor, linewidth y el edgecolor dentro de la función de la planificación de recuentos para diseñar la trama. Cada parámetro se ha establecido con valores específicos.

Importar Sevorn como SNS
Importar matplotlib.Pyplot como PLT
DF = SNS.load_dataSet ('Titanic')
SNS.countplot (x = 'sobrevivido', data = df, color = "verde", facecolor = (0, 0, 0, 0),
linewidth = 5,
edgecolor = sns.color_palette ("BRBG", 5))
PLT.espectáculo()

La siguiente gráfica se diseña con los parámetros LineWidth y Edgecolor dentro de la función Countplot.

Conclusión

Esto concluye el tema del plan de cuenta que usa el módulo marítimo. Examinamos la sintaxis del Plot Count y discutimos brevemente cada parámetro aprobado dentro de la función Countplot. Vimos varios ejemplos de diferentes usos de parámetros y diseñamos la gráfica con los parámetros opcionales.