На этом шаге мы рассмотрим назначение и примеры использования этой функции.

    Функция barplot() строит столбчатую диаграмму: высота бара (столбца) определяет численное значение оценки признака (математическое ожидание, медиана и т.п.), линия, пересекающая в верхнюю границу бара - доверительный интервал.

    Загрузим набор данных mpg для исследования возможностей функции barplot():

mpg = sns.load_dataset("mpg")

    Построим диаграмму оценки мощности автомобилей в зависимости от страны производителя:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import seaborn as sns

mpg = sns.load_dataset("mpg")

sns.barplot(x='origin', y='horsepower', data=mpg)

plt.show()

Рис.1. Диаграмма barplot

    Доверительный интервал изображается в виде линий темно-серого цвета в верхней части каждого бара. Для задания единого цвета всем барам можно воспользоваться параметром color:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import seaborn as sns

mpg = sns.load_dataset("mpg")

sns.barplot(x='origin', y='horsepower', color='orange', data=mpg)

plt.show()

Рис.2. Демонстрация работы с параметром color функции barplot()

    Через аргумент hue можно задать ещё один уровень разделения данных, воспользуемся этим для дополнительной сегментации по количеству цилидров в двигателе автомобиля:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import seaborn as sns

mpg = sns.load_dataset("mpg")

sns.barplot(x='origin', y='horsepower', hue='cylinders', data=mpg)

plt.show()

Рис.3. Демонстрация работы с параметром hue функции barplot()

    Изменим цветовую палитру:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import seaborn as sns

mpg = sns.load_dataset("mpg")

sns.barplot(x='origin', y='horsepower', hue='cylinders', 
                 palette='Set2', data=mpg)

plt.show()

Рис.4. Демонстрация работы с параметром palette функции barplot()

    На следующем шаге мы закончим изучение этого вопроса.

Предыдущий шаг Содержание Следующий шаг