Множественные морские участки

  1. Используйте seaborn.FacetGrid() для построения нескольких графиков Seaborn
  2. Используйте seaborn.PairGrid() для построения нескольких графиков Seaborn
  3. Используйте seaborn.pairplot() для построения нескольких графов Seaborn на Python

В этом уроке мы обсудим, как построить несколько графиков в модуле seaborn.

Используйте seaborn.FacetGrid() для построения нескольких графиков Seaborn

Класс FacetGrid() используется для визуализации взаимосвязи между распределением данных с другими подмножествами данных и может использоваться для создания сеток для нескольких графиков.

В следующем коде показано, как использовать эту функцию.

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

df = pd.DataFrame({"Price": [7,1,5,6,3,10,5,8],
                "Product" : [1,1,1,1,2,2,2,2],
                      "Day":[1,2,3,4,5,6,7,8]})

g = sns.FacetGrid(df, col = "Product")
g.map(sns.lineplot, "Day", "Price" )

Несколько участков Seaborn с функцией seaborn.FacetGrid ()

Мы построили lineplot() между данными после настройки сетки для нескольких графиков. Следует отметить, что различные морские графики, такие как relplot(), lmplot() и catplot() используют этот объект по умолчанию.

Используйте seaborn.PairGrid() для построения нескольких графиков Seaborn

Эта функция очень похожа на класс FacetGrid(). Он принимает DataFrame и отображает каждый столбец в столбце и строке сетки, вычерчивая несколько осей. Здесь мы можем использовать параметр hue для категориальных данных, где каждый цвет представляет разные категории.

Следующий пример объяснит его использование.

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

df = pd.DataFrame({"Price": [7,1,5,6,3,10,5,8],
                "Product" : [1,1,1,1,2,2,2,2],
                      "Day":[1,2,3,4,5,6,7,8]})

g = sns.PairGrid(df, hue = "Product")
g.map(sns.scatterplot)

Создание нескольких подзаголовков с помощью функции seaborn.PairGrid ()

В приведенном выше коде мы берем наш DataFrame и строим scatterplot() между переменными.

Используйте seaborn.pairplot() для построения нескольких графов Seaborn на Python

Он используется для построения попарного распределения между столбцами набора данных. Он также отображает все столбцы DataFrame по обеим осям, которые отображают матрицу графиков, показывающих различные типы графиков, аналогично классу PairGrid(). Здесь показаны разные типы графиков.

Например,

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

df = pd.DataFrame({"Price": [7,1,5,6,3,10,5,8],
                "Product" : [1,1,1,1,2,2,2,2],
                      "Day":[1,2,3,4,5,6,7,8]})

g = sns.pairplot(df, hue = "Product")

plt.show()

Несколько участков Seaborn с функцией seaborn.pairplot ()