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公众号：尤而小屋
作者：Peter
编辑：Peter

大家好，我是Peter~

本文介绍的是如何使用seaborn来绘制各种柱状图

• 基础柱状图
• 水平柱状图
• 标题设置
• 基于DataFrame绘图
• hue参数设置
• 颜色处理
• 多维度处理

个人很喜欢的一个Seaborn绘制的图形：

导入库

Seaborn是matplotlib的高级封装，所以matplotlib还是要同时导入：

In [1]:

``` import pandas as pd import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns %matplotlib inline

sns.set_theme(style="whitegrid") sns.set_style('darkgrid') ```

导入内置数据

使用的是seaborn中内置的一份消费tips数据集：

In [2]:

tips = sns.load_dataset("tips") tips.head()

基础柱状图

In [3]:

``` x = ["A","B","C"] y = [1, 2, 3]

sns.barplot(x, y) plt.show() ```

绘制水平柱状图：

```python

水平柱状图

x = ["A","B","C"] y = [1, 2, 3]

sns.barplot(y, x) plt.show() ```

设置标题

In [14]:

``` x = ["A","B","C"] y = [1, 2, 3]

fig = sns.barplot(x, y) fig.set_title('title of seaborn')

plt.show() ```

指定x-y-data

In [5]:

```

通过DataFrame来指定

ax = sns.barplot(x="day", y="tip", data=tips) plt.show() ```

hue参数

实现的分组显示数据

In [6]:

ax = sns.barplot(x="day", y="total_bill", hue="sex", data=tips)

水平柱状图

In [7]:

ax = sns.barplot(x="total_bill", y="day", data=tips)

自定义顺序

In [8]:

ax = sns.barplot(x="total_bill", y="day", # 添加order参数，指定顺序 order=["Sat","Fri","Sun","Thur"], # 自定义 data=tips)

颜色处理

使用一种颜色

In [9]:

ax = sns.barplot(x="size", y="total_bill", data=tips, color="salmon", saturation=.5)

颜色渐变

In [10]:

ax = sns.barplot(x="size", y="tip", data=tips, palette="Blues")

多维分组

In [11]:

g = sns.catplot(x="sex", y="total_bill", hue="smoker", col="time", data=tips, kind="bar", height=4, aspect=.7)

True/False分组

In [12]:

tips["weekend"] = tips["day"].isin(["Sat", "Sun"]) tips

Out[12]:

In [13]:

ax = sns.barplot(x="day", y="tip", hue="weekend", data=tips, dodge=False)