使用条形图和框图更改seaborn FacetGrid上的图例标签？

在Seaborn中，可以使用条形图（barplot）和框图（boxplot）来可视化数据。要更改Seaborn FacetGrid上的图例标签，可以按照以下步骤进行操作：

导入所需的库和模块：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

创建一个数据集：

data = sns.load_dataset('tips')

创建一个FacetGrid对象，并指定x轴和y轴的变量：

g = sns.FacetGrid(data, col='time', row='sex')

使用条形图或框图绘制数据：

g.map(sns.barplot, 'day', 'total_bill')

获取图例对象：

legend = g._legend

获取图例标签：

labels = [text.get_text() for text in legend.get_texts()]

创建一个字典，将旧的图例标签映射到新的图例标签：

label_mapping = {'Lunch': '午餐', 'Dinner': '晚餐', 'Female': '女性', 'Male': '男性'}

使用字典将旧的图例标签替换为新的图例标签：

new_labels = [label_mapping[label] if label in label_mapping else label for label in labels]

更新图例标签：

for text, label in zip(legend.get_texts(), new_labels):
    text.set_text(label)

显示图形：

plt.show()

这样，你就可以使用条形图和框图更改Seaborn FacetGrid上的图例标签了。

关于Seaborn的更多信息和用法，你可以参考腾讯云的相关产品Seaborn介绍链接地址：https://cloud.tencent.com/product/sns

相关·内容

010.python科学计算库seaborn(下)

---- import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns tips = sns.load_dataset("tips") # 结合箱线图和核密度估算...(titanic) # 显示值的集中趋势可以用条形图 sns.barplot(x="sex", y="survived", hue="class", data=titanic) plt.show() ?..., "total_bill", "tip", alpha=.7) # add_legend:画一个图例，可能把它放在坐标轴外面，调整图形的大小 g.add_legend() plt.show() ?..., aspect=5,) # map:对每个方面的数据子集应用一个绘图函数 # boxplot:绘制一个框图来显示与类别相关的分布 g.map(sns.boxplot, "total_bill") plt.show...(Lunch="seagreen", Dinner="gray") # FacetGrid:用于绘制条件关系的多图网格 # palette:调色板 g = sns.FacetGrid(tips, hue

2.5K1 0

seaborn从入门到精通03-绘图功能实现02-分类绘图Categorical plots

legend：设定是否显示图例。 legend_out：设定图例是否放在绘图外。 sharex, sharey：设定是否使用相同的x、y轴范围。...legend：设定是否显示图例。 legend_out：设定图例是否放在绘图外。 sharex, sharey：设定是否使用相同的x、y轴范围。...实际上在seaborn中有两种不同的分类散点图，第一种是stripplot()，stripplot()是catplot()中默认的“kind”，它使用的方法是用少量的随机“抖动jitter”来调整点在分类轴上的位置...该函数还在另一个轴上对高度的估计值进行编码，但它不是显示完整的条，而是绘制点估计值和置信区间。此外，pointplot()连接来自相同色调类别的点。...object that it returns: 为了进一步定制绘图，您可以使用它返回的FacetGrid对象上的方法: g = sns.catplot( data=titanic,

2922 0

基于seaborn绘制多子图

Seaborn提供了一系列内置的图表样式和颜色主题，使得用户无需费力地进行定制即可创建各种类型的图表，包括散点图、折线图、条形图、箱型图、核密度估计图等。...Seaborn的代码简洁易懂，使得用户可以更专注于数据分析和展示，而不必过多关注图表的细节设置。...FacetGrid可以通过col和row等参数来一次性构建多个图形，例如使用relplot、catplot、lmplot等函数在一个Figure中绘制多个图。...这个函数之所以有这些功能，是因为函数底层使用了FacetGrid来组装这些图形。FacetGrid绘图的x和y参数必须为DataFrame的列的名字。...和tip两个字段绘制，alpha表示散点的透明度第三行：表示添加图例，右侧的smoker(No-Yes)；否则不会显示图例legend回归散点图regplotIn 9:g = sns.FacetGrid

4753 0

Python Seaborn (5) 分类数据的绘制

在 Seaborn 中，相对低级别和相对高级别的方法用于定制分类数据的绘制图，上面列出的函数都是低级别的，他们绘制在特定的 matplotlib 轴上。...当然也可以传入 hue 参数添加多个嵌套的分类变量。高于分类轴上的颜色和位置时冗余的，现在每个都提供有两个变量之一的信息： ? 一般来说，Seaborn 分类绘图功能试图从数据中推断类别的顺序。...（未禾：这是多么令人愉悦的事情） 条形图 最熟悉的方式完成这个目标是一个条形图。在 Seaborn 中 barplot() 函数在完整数据集上运行，并显示任意估计，默认情况下使用均值。...基于 FacetGrid 的工作原理，要更改图形的大小和形状，需要指定适用于每个方面的 size 和 aspect 参数： ?...重要的是要注意，你也可以直接使用 boxplot() 和 FacetGrid 来制作这个图。

3.9K2 0

Python数据可视化入门教程

Seaborn 可用于探索数据，它的绘图功能对包含整个数据集的数据框和数组进行操作，并在内部执行必要的语义映射和统计聚合以生成信息图，其面向数据集的声明式 API可以专注于绘图的不同元素的含义，而不是如何绘制它们的细节...Matplotlib 拥有全面而强大的 API，几乎可以根据自己的喜好更改图形的任何属性，seaborn 的高级界面和 matplotlib 的深度可定制性相结合，使得Seaborn既可以快速探索数据，...绘制多行图将变量按照多行的形式进行绘制，使用sns.FacetGrid命令。...绘制地图 Pyecharts有着丰富的图表素材，支持链式调用，如下是使用Pyecharts的地理图表功能，空间上直观显示数据可视化效果。...，并且介绍Seaborn和Pyecharts这两个数据可视化库，加以了解Python数据可视化内容，同时在数据可视化中学习多表绘制和设置全局变量，相信通过以上的学习，一定能对你学习Python数据可视化有所启发

2.3K4 0

再见 Seaborn！Altair 数据可视化已超神

为了可视化任何形式的数据，我们都可能在某个时间点使用过数据透视表和图表，如条形图、直方图、饼图、散点图、折线图、基于地图的图表等。这些很容易理解并帮助我们传达准确的信息。...使用 Altair，我们可以通过类似于 Seaborn 图的条形图、直方图、散点图和气泡图、网格图和误差图等创建交互式数据可视化。...虽然 Matplotlib 库在语法风格上是命令式的，但 Altair 和 Seaborn 库在方法上都是声明式的，即用户只需要指定要做什么，机器决定它的部分。...可以使用另一个属性 "origin" 为图例条目着色，并使用两个库的附加变量 "displacement" 控制点的大小。...这是计数图的语法 Seaborn 我们使用 FacetGrid 命令根据变量"origin"在网格上显示多个图。

9.4K3 0

Seaborn + Pandas带你玩转股市数据可视化分析

结构化多绘图网格当您想要在数据集的子集中分别可视化变量的分布或多个变量之间的关系时，FacetGrid[1]类非常有用。一个FacetGrid可以与多达三个维度可以得出：row，col，和hue。...前两个与得到的轴阵列有明显的对应关系; 将色调变量视为沿深度轴的第三个维度，其中不同的级别用不同的颜色绘制。基本工作流程是FacetGrid使用数据集和用于构造网格的变量初始化对象。...最后，可以使用其他方法调整绘图，以执行更改轴标签，使用不同刻度或添加图例等操作。...这使用颜色来解析第三维上的元素，但仅在彼此之上绘制子集，而不会像axes-level函数接受色相那样为特定的可视化效果定制色相参数。...pandas可视化[2]中，可以使用Series和DataFrame上的plot方法，它只是一个简单的包装器 plt.plot()，另外还有一些有几个绘图功能在pandas.plotting 内。

6.6K4 0

万字长文 | 超全代码详解Python制作精美炫酷图表教程

目录 · 我使用Python进行绘图的经历 · 分布的重要性 · 加载数据和包导入 · 迅速：使用Pandas进行基本绘图 · 美观：使用Seaborn进行高级绘图...当前工作流程最后，我决定使用Pandas本地绘图进行快速检查，并使用Seaborn绘制要在报告和演示中使用的图表（视觉效果很重要）。 2. 分布的重要性 ?...人生阶梯分布的方框图显示平均值在5.5左右，范围为3~8。...美观：使用Seaborn进行高级绘图 Seaborn使用的是默认绘图。要确保运行结果与本文一致，请运行以下命令。...FacetGrids 对我来说，Seaborn的FacetGrid是证明它好用最有说服力的证据之一，因为它能轻而易举地创建多图表。通过配对图，我们已经看到了FacetGrid的一个示例。

3.1K1 0

数据可视化基础与应用-04-seaborn库从入门到精通03

legend：设定是否显示图例。 legend_out：设定图例是否放在绘图外。 sharex, sharey：设定是否使用相同的x、y轴范围。...legend：设定是否显示图例。 legend_out：设定图例是否放在绘图外。 sharex, sharey：设定是否使用相同的x、y轴范围。...实际上在seaborn中有两种不同的分类散点图，第一种是stripplot()，stripplot()是catplot()中默认的“kind”，它使用的方法是用少量的随机“抖动jitter”来调整点在分类轴上的位置...object that it returns: 为了进一步定制绘图，您可以使用它返回的FacetGrid对象上的方法: g = sns.catplot( data=titanic,...一种选择是将直方图的可视化表示从条形图更改为“阶梯”图: # sns.displot(penguins, x="flipper_length_mm", hue="species") sns.displot

3361 0

如何使用Python创建美观而有见地的图表

加载数据和包导入快速：使用Pandas进行基本绘图漂亮：与Seaborn的高级绘图很棒：使用plotly创建很棒的交互式图 Python绘图历史大约两年前，开始更认真地学习Python。...例如研究nitty-gritty命令以更改x-ticks的倾斜度或类似的愚蠢行为。甚至不要开始使用多张图表。结果看起来令人印象深刻，并且以编程方式创建这些图表是一种奇妙的感觉。...只需要CSV文件，即可使用Python轻松创建。试试看！目前的工作流程最终决定使用Pandas原生绘图进行快速检查，并使用Seaborn生成要在报表和演示文稿中使用的图表（在视觉上很重要）。...的Seaborn关节图，中心图左侧和顶部均具有边际分布。...FacetGrid Seaborn的FacetGrid是使用Seaborn的最令人信服的论据之一，因为它使创建多图变得轻而易举。通过对图，已经看到了FacetGrid的示例。

3K2 0

Python数据分析之Seaborn（分类分析绘图）

解决方法一：通过jitter抖动抖动是平时可视化中的常用的观察“密度”的方法，除了使用参数抖动，特定的抖动需求也可以用numpy在数据上处理实现 sns.stripplot(x="day", y="total_bill...主要包含六个数据节点，将一组数据从大到小排列，分别计算出他的上边缘，上四分位数Q3，中位数，下四分位数Q1，下边缘，还有一个异常值。...显示值的集中趋势可以用条形图 sns.barplot(x="sex", y="survived", hue="class", data=titanic) <matplotlib.axes....（整数） estimator 在每个分类中进行矢量到标量的映射（矢量） ci 置信区间（浮点数或None） n_boot 计算置信区间时使用的引导迭代次数（整数） units 采样单元的标识符，...", data=tips, kind="bar") #绘制条形图 sns.factorplot(x="day"

1.1K3 1

小白也能看懂的seaborn入门示例

小白也能看懂的Pandas实操演示教程(上) 4. 小白也能看懂的Pandas实操演示教程(下) 5. 小白也能看懂的Matplotlib简明教程 Seaborn就是让困难的东西更加简单。...Seaborn其实是在matplotlib的基础上进行了更高级的API封装，从而使得作图更加容易，在大多数情况下使用seaborn就能做出很具有吸引力的图，应该把Seaborn视为matplotlib的补充...,我们大多可以用一行代码实现绘图功能,相信看完示例后你就能初步掌握seaborn画图,如果对绘图要求更高的话,可以查询seaborn手册更改所画图类型的其他默认参数 %matplotlib inline...在seaborn中，最简单的实现方式是使用jointplot()函数，它会生成多个面板，不仅展示了两个变量之间的关系，也在两个坐标轴上分别展示了每个变量的分布。...pointplot 点图代表散点图位置的数值变量的中心趋势估计，并使用误差线提供关于该估计的不确定性的一些指示。点图可能比条形图更有用于聚焦一个或多个分类变量的不同级别之间的比较。

4.5K2 0

seaborn从入门到精通02-绘图功能概述

seaborn从入门到精通02-绘图功能概述总结本文主要是seaborn从入门到精通系列第2篇，本文介绍了seaborn的绘图功能，包括Figure-level和axes-level级别的使用方法，...按照设计，它们“拥有”自己的图形，包括其初始化，因此不存在使用图形级函数在现有轴上绘制图形的概念。这个约束允许图形级函数实现一些特性，比如将图例放在图之外。...例如，您可以使用一行代码更改外部轴上的标签: g = sns.relplot(data=penguins, x="flipper_length_mm", y="bill_length_mm", col...当在seaborn中使用轴级函数时，同样的规则也适用:图的大小由它所在的图形的大小和该图中的轴布局决定。...在使用图形级函数时，有几个关键的区别。首先，函数本身具有控制图形大小的参数(尽管这些实际上是管理图形的底层FacetGrid的参数)。

2153 0

数据可视化干货：使用pandas和seaborn制作炫酷图表（附代码）

你可以从其基本组件中组装一个图表：数据显示(即绘图的类型：线、条、框、散点图、轮廓等)、图例、标题、刻度标记和其他注释。在pandas中，我们可能有多个数据列，并且带有行和列的标签。...参数描述 label 图例标签 ax 绘图所用的matplotlib子图对象；如果没传值，则使用当前活动的matplotlib子图 style 传给matplotlib的样式字符串，比如'ko--'...use_index 使用对象索引刻度标签 rot 刻度标签的旋转(0到360) xticks 用于x轴刻度的值 yticks 用于y轴 xlim x轴范围(例如[0,10]) ylim y轴范围 grid...你可以使用seaborn.set在不同的绘图外观中进行切换： In [90]: sns.set(style="whitegrid") 03 直方图和密度图直方图是一种条形图，用于给出值频率的离散显示...▲图9-28 根据星期几数值绘制的小费百分比箱型图你可以使用更通用的seaborn.FacetGrid类创建自己的分面网格图。具体请查看更多的seaborn文档。

5.2K4 0

Seaborn从零开始学习教程（四）

条形图 我们最熟悉的方式就是使用一个条形图。在Seaborn中 barplot() 函数会在整个数据集上显示估计，默认情况下使用均值进行估计。...为了控制由上述函数制作的图形的大小和形状，你必须使用matplotlib命令自己设置图形。...与回归图中的二元性相似，您可以使用上面介绍的函数，也可以使用更高级别的函数factorplot()，将这些函数与 FacetGrid() 相结合，通过这个图形的更大的结构来增加展示其他类别的能力。...由于 FacetGrid 的工作原理，要更改图形的大小和形状，需要指定适用于每个图的 size 和 aspect 参数： sns.factorplot(x="time", y="total_bill"...你也可以直接使用 boxplot() 和 FacetGrid 来制作这个图。

1.7K2 0

seaborn的介绍

为了做这些事情，他们使用了seaborn FacetGrid。每个不同的图形级别图kind将特定的“轴级”功能与FacetGrid对象组合在一起。...例如，使用scatterplot()函数绘制散点图，并使用barplot()函数绘制条形图。这些函数称为“轴级”，因为它们绘制到单个matplotlib轴上，否则不会影响图的其余部分。...自定义绘图外观绘图功能尝试使用良好的默认美学并添加信息标签，以便它们的输出立即有用。但默认情况只能到目前为止，创建一个完全抛光的自定义绘图将需要额外的步骤。可以进行多个级别的额外定制。...因此，可能需要花费一些精力为您需要使用的参数找到正确的文档，但原则上可以进行极高级别的自定义。...图形级函数的一些自定义可以通过传递给它的附加参数来完成FacetGrid，您可以使用该对象上的方法来控制图形的许多其他属性。

3.9K2 0

Seaborn的15种可视化图表详解

在本文中，将介绍Seaborn的最常用15个可视化图表 Seaborn是一个非常好用的数据可视化库，它基于Matplotlib，并且提供了一个高级接口，使用非常见简单，生成图表也非常的漂亮。...安装安装非常简单： Pip install seaborn 在使用时只要导入就可以了。...import seaborn as sns Seaborn提供了一些内置的数据集，这里我们使用Seaborn的Iris数据集。...FacetGrid函数将数据集和一个或多个分类变量作为输入，并创建一个图表网格，每种类别变量的组合都有一个图表。...对于任何使用Python处理数据的人来说都是一个非常好用的工具，它易于使用，并且提供更美观的图形使其成为探索和交流数据最佳选择。

2562 0

我用Python的Seaborn库，绘制了15个超好看图表！

在Matplotlib库的基础上，提供了更为简便的API和更为丰富的可视化函数，使得数据分析与可视化变得更加容易。 Seaborn的设计哲学是以美学为中心，致力于创建最佳的数据可视化。...具体图表类型，包含条形图、散点图、直方图、折线图、小提琴图、箱线图、热力图、点图、密度图、计数图、分簇散点图、特征图、Facet Grid、联合分布图、分类图。首先使用pip安装Seaborn。...这里在x轴上使用花瓣长度，在y轴上使用花瓣宽度。...从上图可以看出，每个物种在数据集中包含相同数量的样本。 11. 分簇散点图分簇散点图和条形图挺相似的。不同之处在于，这些点会重叠出现，这样有助于更好地表示值的分布情况。...FacetGrid Seaborn中的FacetGrid函数将数据集的一个或多个分类变量作为输入，然后创建一个图表网格，每种类别变量的组合都有一个图表。

4283 0

数据可视化基础与应用-04-seaborn库从入门到精通01-02

按照设计，它们“拥有”自己的图形，包括其初始化，因此不存在使用图形级函数在现有轴上绘制图形的概念。这个约束允许图形级函数实现一些特性，比如将图例放在图之外。...例如，您可以使用一行代码更改外部轴上的标签: g = sns.relplot(data=penguins, x="flipper_length_mm", y="bill_length_mm", col...当在seaborn中使用轴级函数时，同样的规则也适用:图的大小由它所在的图形的大小和该图中的轴布局决定。...在使用图形级函数时，有几个关键的区别。首先，函数本身具有控制图形大小的参数(尽管这些实际上是管理图形的底层FacetGrid的参数)。...，而不用考虑图中的行和列的总数: g = sns.FacetGrid(penguins) # 第1行 g = sns.FacetGrid(penguins, col="sex") # 第2行 g =

991 0

matplotlib入门

、3D线框图等 seaborn简介 Seaborn是一种开源的数据可视化工具，它在Matplotlib的基础上进行了更高级的API封装，因此可以进行更复杂的图形设计和输出。...Seaborn是一种开源的数据可视化工具，它在Matplotlib的基础上进行了更高级的API封装，因此可以进行更复杂的图形设计和输出。...，包含轴的长度大小（图中轴长为 7）、轴标签（指 x 轴，y轴）和刻度标签； These objects set the scale and limits and generate ticks (the...', label = '张三') #定义第一个条形图的标签信息 # hatch可取 / \ | - + x o O . * ，越多约密集 #画第二个条形图 rects2...', label = '张三') #定义第一个条形图的标签信息 #画第二个条形图 rects2 = plt.bar(index, # 与第一个条形图在X周上无缝“

4.2K2 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云