如何使用seaborn distplot / histplot / displot绘制百分比
如何使用seaborn distplot / histplot / displot绘制百分比
提问于 2020-08-12 16:59:44
有没有一种方法可以在distplot上绘制百分比而不是计数？
ax = sns.FacetGrid(telcom, hue='Churn', palette=["teal", "crimson"], size=5, aspect=1)
ax = ax.map(sns.distplot, "tenure", hist=True, kde=False)
ax.fig.suptitle('Tenure distribution in customer churn', y=1, fontsize=16, fontweight='bold');
plt.legend();
回答 3
Stack Overflow用户
发布于 2021-08-19 15:44:30
从
seaborn.distplot开始的- 将替换为具有
stat参数的Figure levelseaborn.displot和Axesseaborn.histplot。使用stat='percent'.
- 将替换为具有
- 对于这两种类型的绘图，请尝试使用
common_bins和common_norm。- 例如，
common_norm=True将显示百分比作为整个总体的一部分，而False将显示相对于group.
- 例如，
的百分比
- 此answer中显示的实现说明了如何添加annotations.
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as ply
# data
data = sns.load_dataset('titanic')图级别
p = sns.displot(data=data, x='age', stat='percent', hue='sex', height=3)
plt.show()
p = sns.displot(data=data, x='age', stat='percent', col='sex', height=3)
plt.show()
labels中使用的
- 类型批注(
:=)需要python >= 3.8。这可以在不使用:=.
的情况下使用for-loop来实现
fg = sns.displot(data=data, x='age', stat='percent', col='sex', height=3.5, aspect=1.25)
for ax in fg.axes.ravel():
# add annotations
for c in ax.containers:
# custom label calculates percent and add an empty string so 0 value bars don't have a number
labels = [f'{w:0.1f}%' if (w := v.get_height()) > 0 else '' for v in c]
ax.bar_label(c, labels=labels, label_type='edge', fontsize=8, rotation=90, padding=2)
ax.margins(y=0.2)
plt.show()
轴标高
fig = plt.figure(figsize=(4, 3))
p = sns.histplot(data=data, x='age', stat='percent', hue='sex')
plt.show()
按组列出的百分比
使用parameter
-
common_norm=
p = sns.displot(data=data, x='age', stat='percent', hue='sex', height=4, common_norm=False)
p = sns.displot(data=data, x='age', stat='percent', col='sex', height=4, common_norm=False)
fig = plt.figure(figsize=(5, 4))
p = sns.histplot(data=data, x='age', stat='percent', hue='sex', common_norm=False)
plt.show()
Stack Overflow用户
发布于 2020-08-12 17:12:15
Stack Overflow用户
发布于 2020-08-12 17:16:18
您可以选择条形图，并设置以百分比定义归一化的估计器：
import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
df = pd.DataFrame(dict(x=np.random.poisson(10, 1_000)))
ax = sns.barplot(x="x",
y="x",
data=df,
palette=["teal", "crimson"],
estimator=lambda x: len(x) / len(df) * 100
)
ax.set(xlabel="tenure")
ax.set(ylabel="Percent")
plt.show()给予：
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/63373194
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