Seaborn可视化-分布类点图 seaborn.stripplot

seaborn.stripplot()可以自己实现对数据分类的展现，也可以作为盒形图或小提琴图的一种补充，用来显示所有结果以及基本分布情况。

seaborn.stripplot的参数

seaborn.stripplot(x=None, y=None, hue=None, data=None, order=None, hue_order=None, jitter=True, dodge=False, orient=None, color=None, palette=None, size=5, edgecolor='gray', linewidth=0, ax=None, **kwargs)

导入数据

tips = pd.read_csv('tips.csv')tips[:5]

绘制"total_bill"的分步类点图

sns.stripplot(x=tips["total_bill"])

以day为x轴，total_bill为y轴绘制分布点图,抖动范围为0.05。

ax = sns.stripplot(x="day", y="total_bill", data=tips, jitter=0.05)

以day为y轴，total_bill为x轴绘制分布点图,描边宽度为1。

sns.stripplot(x="total_bill", y="day", data=tips,linewidth=1)

以sex为x轴，total_bill为y轴,按照day区分类别,绘制分布点图,描边宽度为0.5。

ax = sns.stripplot(x="sex", y="total_bill", hue="day", data=tips,linewidth=0.5)

改变散点形状

sns.stripplot("day", "total_bill", "smoker", data=tips, palette="Set2", size=10, marker="D", edgecolor="gray", alpha=.65)

绘制箱型图与分布类点图的组合图形

ax = sns.boxplot(x="tip", y="day", data=tips, whis=np.inf,palette='Set2')ax = sns.stripplot(x="tip", y="day", data=tips, color=".3

绘小提琴型图与分布类点图的组合图形

ax = sns.violinplot(x="day", y="total_bill", data=tips, color=".8",inner=None)ax = sns.stripplot(x="day", y="total_bill", data=tips)

以上就是分布类点图的分享，下期我们将分享分簇散点图seeaborn.swarmplot的绘制方法。