Seaborn.relplot() 方法

Seaborn 库的 seaborn.relplot() 方法用于在图表（x-y 轴）上绘制数据集的两个变量之间的关系，子集的语义映射。

例如，有一个包含年龄、身高和性别等多个变量的数据集。设图表的 x 和 y 变量为年龄和身高。使用 seaborn 库，我们可以绘制年龄和身高之间的关系，以及年龄-身高与性别的关系图。

语法

以下是 seaborn.relplot() 方法的语法。

seaborn.relplot(*, x=None, y=None, hue=None, size=None, style=None, data=None, row=None, col=None, col_wrap=None, row_order=None, col_order=None, palette=None, hue_order=None, hue_norm=None, sizes=None, size_order=None, size_norm=None, markers=None, dashes=None, style_order=None, legend='auto', kind='scatter', height=5, aspect=1, facet_kws=None, units=None, **kwargs)

参数

seaborn.relplot()方法的部分参数如下 −

S.No	参数及说明
1	x, y 在 x,y 轴上表示的变量。
2	hue 这将产生具有不同颜色的元素。它是一个分组变量。
3	size 这将产生不同尺寸的元素。它也是一个分组变量。
4	style 这将产生具有不同样式的元素。
5	data 此参数采用输入数据结构。那是映射或序列。
7	row, col 这些决定了要在不同图中绘制的数据子集。
8	kind 对应于要绘制的图的种类。可以是线或散点。散点图是默认设置。
9	palette 此参数用于设置贴图的色调。它可以是明亮的、柔和的、深色的等等。
10	height, width 这些是确定图的高度和宽度的标量。

replot() 的工作

现在，我们将通过几个示例来了解具有各种参数的 relplot() 方法的工作原理。在这里（在本文中），我们将使用名为 titanic 的内置数据集（seaborn）。

加载数据集

您可以使用 load_dataset() 方法在 seaborn 中加载数据集。因此，要加载 titanic 数据集，请执行以下代码片段 −

import seaborn as sns
dts= sns.load_dataset("titanic")

除此之外，Seaborn 还有其他几个内置数据集，您可以使用名为 get_dataset_names() 的方法查看这些数据集的名称。

set_dns.gataset_names()

您可以使用名为 head() 的方法查看特定数据集的内容。

dts.head()

以下示例显示了 relplot() 打印散点图的用法。也就是说，默认情况下打印的图类型本质上是分散的。

示例 1

使用带有两个参数 x,y 的 relplot() 方法打印绘图。

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
dts= sns.load_dataset("titanic")
dts.head()
sns.relplot(data=dts, x="age", y="fare")
plt.show()

输出

下面可以看到带有 2 个参数的 relplot() 的绘图。

示例 2

使用具有三个参数的 relplot() 方法打印绘图； x、y 和色调。

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
dts= sns.load_dataset("titanic")
dts.head()
sns.relplot(data=dts, x="age", y="fare",hue="class")
plt.show()

输出

情节如下图所示。

示例 3

使用带有五个参数的 relplot() 方法打印绘图； x、y、hue、col和row。

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
dts= sns.load_dataset("titanic")
dts.head()
sns.relplot(data=dts, x="age", y="fare",hue="class",col="who",row="alive")
plt.show()

输出

上图的输出可以在下面看到。

示例 4

此示例显示了使用 kind 参数来打印线图而不是散点图，散点图是 relplot() 方法中的默认图。

使用带有四个参数的relplot() 方法打印绘图； x、y、hue和kind。

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
dts= sns.load_dataset("titanic")
dts.head()
sns.relplot(data=dts, x="age", y="fare",hue="class",kind="line")
plt.show()