На этом шаге мы рассмотрим назначение и примеры использования этой функции.
Для демонстрации работы с countplot() воспользуемся набором данных tips:
tips = sns.load_dataset("tips")
Построим диаграмму распределения, в качестве признака для оси х укажем day:
sns.countplot(x="day", data=tips)
Рис.1. Диаграмма countplot()
Зададим для всех баров зелёный цвет:
sns.countplot(x="day", color="g", data=tips)
Рис.2. Демонстрация работы с параметром color функции countplot()
Введём ещё один параметр — пол человека:
sns.countplot(x='day', hue='sex', data=tips)
Рис.3. Демонстрация работы с параметром hue функции countplot()
Изменим цветовую палитру:
sns.countplot(x='day', hue='sex', palette="PuOr", data=tips)
Рис.4. Демонстрация работы с параметром palette функции countplot()
Приведем полный текст приложения (обратите внимание, что в нем активным является только последний случай. Чтобы получить результаты, приведенные на рисунках 1-3, нужно раскомментировать соответствующую строку):
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import seaborn as sns tips = sns.load_dataset("tips") # sns.countplot(x="day", data=tips) # sns.countplot(x="day", color="g", data=tips) # sns.countplot(x='day', hue='sex', data=tips) sns.countplot(x='day', hue='sex', palette="PuOr", data=tips) plt.show()
У функции countplot() есть параметр saturation, он отвечает за насыщенность выбранной цветовой гаммы:
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import seaborn as sns tips = sns.load_dataset("tips") plt.figure(figsize=(15, 5)) s_list = [0.25, 0.5, 0.75, 1] for i, s in enumerate(s_list): plt.subplot(1, len(s_list), i + 1) plt.title(f"saturation = {s}") sns.countplot(x='day', hue='sex', saturation=s, palette="Set1", data=tips) plt.show()
Рис.5. Демонстрация работы с параметром saturation функции countplot()
На следующем шаге мы рассмотрим функцию catplot().
