Python Seaborn - 使用 Catplot 绘制带状图
数据可视化在理解和传达数据模式、趋势和见解方面起着至关重要的作用。Python 拥有丰富的库生态系统，提供了强大的工具来创建具有视觉吸引力和信息量的图表。Seaborn 是一个基于 Matplotlib 构建的流行数据可视化库，它提供了一个用于创建精美统计图形的高级界面。
在本文中，我们将探索 Seaborn 的多功能绘图类型之一 - 带状图。带状图可用于可视化连续变量相对于分类变量的分布。它们沿轴显示单个数据点，从而易于观察模式、聚类和异常值。
了解带状图
带状图是一种分类图，它根据其值显示沿轴分布的单个数据点。它们在可视化连续变量和分类变量之间的关系时特别有用。带状图提供了一种简单而有效的方法来识别不同类别中的模式、变化和异常值。
要创建带状图，我们在 x 轴上表示分类变量，在 y 轴上表示连续变量。然后将每个数据点绘制为一个点或一条小垂直线，表示其沿 y 轴的位置。这种安排使我们能够比较连续变量在不同类别中的分布。
处理相对较小的数据集时，带状图尤其有用，因为它们提供了单个数据点的详细视图。但是，随着数据集的增大，它们会变得拥挤且难以解释，因此必须谨慎使用它们。
现在我们对带状图有了基本的了解，让我们继续使用 Seaborn 的 Catplot 函数来有效地创建它们。
使用 Seaborn 的 Catplot 创建带状图
Seaborn 是一个功能强大的 Python 数据可视化库，它提供了各种绘图函数，包括 Catplot 函数。Catplot 是一个多功能函数，可以创建各种类型的分类图，包括带状图。
要使用 Seaborn 的 Catplot 创建带状图，我们首先需要导入必要的库并加载数据集。然后，我们可以使用 Catplot 函数并将类型参数指定为"strip"。此外，我们需要为 x 参数提供分类变量的名称，为 y 参数提供连续变量的名称。
例如，考虑一个包含学生不同科目成绩信息的数据集。我们可以创建一个带状图来可视化各科目类别的成绩分布。以下是实现该功能的代码片段 −
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
# 加载数据集
# ...
# 创建带状图
sns.catplot(x="subject", y="grade", kind="strip", data=df)
# 自定义图表
plt.title("Distribution of Grades across Subjects")
plt.xlabel("Subject")
plt.ylabel("Grade")
# Show the plot
plt.show()
在此示例中，我们导入必要的库，加载数据集 (df)，并使用 sns.catplot() 创建带状图。然后，我们通过设置标题、x 轴标签和 y 轴标签来自定义绘图。最后，我们使用 plt.show() 显示绘图。
通过使用 Seaborn 的 Catplot 函数和"strip"类型，我们可以轻松创建信息丰富的带状图，有效地说明数据在不同类别中的分布情况。
自定义带状图
Seaborn 的 Catplot 提供了多种自定义带状图的选项，以增强其视觉外观并有效传达信息。让我们探索一些常见的自定义技术 −
调整点的大小和颜色
我们可以调整带状图中点的大小和颜色，使它们更加突出或更具视觉吸引力。size 参数允许我们控制点的大小，而 color 参数允许我们更改它们的颜色。例如 −
sns.catplot(x="subject", y="grade", kind="strip", data=df, size=6, color="steelblue")
在此示例中，size 参数设置为 6，使点变大，color 参数设置为"steelblue"，更改点的颜色。
添加抖动
默认情况下，带状图将点定位在其精确值处，这可能导致点重叠，并使分布难以辨别。我们可以向点添加抖动，以在分类轴上引入其位置的随机变化，从而减少重叠。要添加抖动，我们可以使用抖动参数−
sns.catplot(x="subject", y="grade", kind="strip", data=df, jitter=True)
在此示例中，抖动参数设置为 True，从而启用抖动效果。
使用色调对数据进行分组
如果我们有另一个想要同时可视化的分类变量，我们可以使用色调参数按该变量对数据进行分组。色调变量的每个唯一值将由不同的颜色或标记样式表示。例如 −
sns.catplot(x="subject", y="grade", hue="gender", kind="strip", data=df)
在此示例中，色调参数设置为"性别"，这使我们能够比较不同性别的科目成绩分布。
在下一节中，我们将探索其他自定义选项，并讨论使用 Seaborn 的 Catplot 处理带状图的最佳实践。
其他自定义和最佳实践
除了上一节讨论的自定义选项外，Seaborn 的 Catplot 还提供了其他几个功能和最佳实践来增强带状图。让我们来探索它们 −
添加群图
群图是带状图的替代方案，其中的点沿分类轴进行调整以避免重叠。这可以更清晰地表示数据分布。要创建群图，我们可以将 kind 参数设置为"swarm" −
sns.catplot(x="subject", y="grade", kind="swarm", data=df)
处理较大的数据集或数据点之间存在显著重叠时，使用群图尤其有用。
控制轴限值和标签
我们可以自定义轴限值和标签，为带状图提供更好的上下文。Seaborn 的 Catplot 允许我们使用 xlim 和 ylim 参数修改轴限值。此外，我们可以使用 xlabel 和 ylabel 参数设置自定义轴标签 −
sns.catplot(x="subject", y="grade", kind="strip", data=df)
plt.xlim(0, 100)
plt.ylim(0, 10)
plt.xlabel("Subject")
plt.ylabel("Grade")
在此示例中，我们将 x 轴限制设置为 0 和 100，将 y 轴限制设置为 0 和 10。我们还将 x 轴标签自定义为"科目"，将 y 轴标签自定义为"成绩"。
选择合适的图形大小
图形大小在带状图的视觉呈现中起着至关重要的作用。选择合适的图形大小非常重要，这样图表才能清晰可见且易于理解。我们可以使用 figsize 参数设置图形大小 −
sns.catplot(x="subject", y="grade", kind="strip", data=df, figsize=(8, 6))
在此示例中，figsize 参数设置为 (8, 6)，表示图形的宽度为 8 英寸，高度为 6 英寸。
结论
在本教程中，我们探讨了如何使用 Python 中的 Seaborn Catplot 函数创建带状图。带状图是一种有用的可视化工具，可用于了解分类数据相对于连续变量的分布。我们介绍了 Catplot 的基本用法，并讨论了各种自定义选项，以增强带状图的外观和解释。
