轻松用 Seaborn 进行数据可视化_10
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1. `sns.jointplot(x = "total_bill", y = "tip", data = tips, color="purple")`
图2
如上所述，散点图似乎显示总账单和小费金额之间的强相关性。 在它的顶部，我们可以看到各个变量的直方图。
#### 2.1 Jointplot :: kind =”hex”
直方图的双变量类比称为“hexbin”图，因为它显示了六边形区间内的观察计数。 此图对于相对较大的数据集最有效。 也称为Hexbin Plots。
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> sns.jointplot(x = , y =, data=, kind=”hex”)
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>
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1. `# Jointplot - Scatterplot and Histogram`
2. `sns.jointplot(x = "total_bill", y = "tip", data = tips, kind ="hex",`
3. `color="lightcoral")`ips, kind ="hex",color="lightcoral")
图3
有几种类型的值可以放在 sns.jointplot 中来创建不同的图。 默认情况下，联合分布图显示散点图。 现在，在上面的情节图中，它显示了六边形。 六边形的深色表示数据点的高密度，其中较浅的颜色表示较少的点。
kind 参数值可以是以下取值：
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> kind : { "scatter" | "reg" | "resid" | "kde" | "hex" }
>
>
>
下面，我们来看看 kind="kde" 的情形。
#### 2.2 Jointplot :: kind =”kde”
1. `# Jointplot - Scatterplot and Histogram`
2. `sns.jointplot(x = tips["total_bill"], y = tips["tip"],kind = "kde",`
3. `color="purple") # contour plot`
图4
上面显示的图表称为轮廓图。 轮廓图（有时称为“水平图”）是一种在二维平面上显示三维表面的方法。 它绘制了y轴上的两个预测变量X Y和轮廓的响应变量Z.
### 3 矩阵图 （Pairplot）
矩阵图基本上绘制了变量之间的成对关系。 它支持用 “hue” 来为类别变量绘图着色。
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> sns.pairplot(“dataframe”)
>
>
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1. `# Pairplot of Tips`
2. `sns.pairplot(tips, hue = "sex", palette="Set2")`
3. `# this will color the plot gender wise`
图5
下面我们来了解下矩阵图的含义。 对角线部分显示了具有核密度估计的 distplot图或直方图。 矩阵图的上部和下部显示散点图。 “hue”使用列的类别为绘图着色。
* hue = “sex” — 设置为按不同的性别进行着色
* palette = “Set2” - “Set2” 是颜色的一个系列。
### 4 条形图 （Barplot）
条形图用于绘制分类列和数字列。 它在可视化中创建了条形。 让我们用“性别”创建一个“total\_bill”的条形图，让我们看看哪类人支付更多。
>
> sns.barplot(x = , y =, data=)
>
>
>
1. `# Barplot`
2. `sns.barplot(x ="sex" , y ="total_bill" , data=tips)`
3. `# Inference - Total Bill Amount for males is more than Females.`
图6
1. `# Lets Plot Smoker Vs Total Bill :: The purpose is to find out if`
2. `# Smokers pay more bill than Non Smokers`
3. `sns.barplot(x = "smoker", y = "total_bill", data =tips)`
4. `# Inference - More Bill for Smokers`
图7
1. `# Lets Find If There is more Bill In Weekend or Weekdays`
2. `sns.barplot(x = "day", y = "total_bill", data =tips)`
3. `# People tend to visit more on weekends`
图8
### 5 箱形图 （Boxplot）
箱形图 （Boxplot）是给定数据集的五点汇总统计的直观表示。 五个数字摘要包括：
* Minimum 最小值
* First Quartile 1/4 值
* Median (Second Quartile) 中位数
* Third Quartile 3/4 值
* Maximum 最大值
此外，值得注意的一点是，为分类 - 连续变量创建了一个箱线图，这意味着如果x轴是分类的并且y轴是连续的，则应创建箱线图或小提琴图。
让我们从 tips数据集创建一个 “day” 和 “total\_bill” 的箱线图。
>
> sns.boxplot(x = , y =, data=)
>
>
>
1. `# Boxplot`
2. `sns.boxplot(x = "day", y = "total_bill", data=tips)`
图9
1. `# Add hue to split the barplot. Making it more fancier`
2. `sns.boxplot(x = "day", y = "total_bill", data=tips, hue = "smoker")`
3. `# On Friday people have more bill if they are a Non smoker vs smoker`
图10
hue =“smoker”： - 它为吸烟者和非吸烟者创造了一个箱线图。 例如： 在星期五的情况下，可以清楚地看到，与当天的吸烟者相比，非吸烟者的食物费用更多。
1. `# Violin Plots`
2. `sns.violinplot(x = "day", y = "total_bill", data = tips)`
图11
小提琴图跟箱形图有些类似。他们之间的描述可以参考下面的图示内容：
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