На этом шаге мы перечислим эти параметры.
Перечисленные в таблице предыдущего шага функции имеют общий набор параметров для настройки внешнего вида диаграмм, их описание приведено далее на этом шаге.
Базовые параметры
Перечислим базовые параметры этих функций:
- х, у: имена переменных из набора data, optional
- Связывают ось x и у с конкретными признаками из набора данных, переданного через параметр data. Для функций отличных от
catplot() допустимо передавать вектора с данными напрямую, для catplot() нет. Параметры могут иметь значение None в случае, если
необходимо визуализировать весь набор data.
- data: DataFrame
- Набор данных типа pandas.DataFrame, в котором столбцы - это имена признаков, строки - значения. Имена столбцов, данные из которых необходимо визуализировать, передаются через параметры х и у.
Параметры для повышения информативности графиков
Для повышения информативности графиков могут использованы параметры:
- hue: имя переменной из набора data, optional
- Задаёт признак в наборе данных, который будет использован для цветового разделения данных. Визуально группы будут представлены в виде отдельных
элементов, отличающихся цветом. Все функции за исключением catplot() позволяют передавать векторы с данными в параметр напрямую, для
catplot() это недопустимо.
- order, hue_order: список строковых значений
- Порядок отображения элементов (или задания цвета).
- orient: 'v' | 'h', optional
- Ориентация графика: 'v' - вертикальная, 'h' - горизонтальная.
- color: Matplotlib-цвет (смотри 18 шаг), optional
- Цвет для всех отображаемых элементов или зерно для градиента палитры.
- palette: имя палитры, list или dict
- Палитра, которая будет использоваться для цветового разделения данных по значениями признака, указанного в hue.
На следующем шаге мы рассмотрим визуализацию категориальных данных в виде точечных диаграмм.
