seaborn 分类category
## 一、导入常用包
import pandas as pd
import numpy as np
import seaborn as sns
import matplotlib as mlp
import matplotlib.pyplot as plt
## 二、导入seanborn内置数据集’tips‘
titanic = sns.load_dataset("titanic")
tips = sns.load_dataset("tips")
iris = sns.load_dataset("iris")
## 四、重点 多变量回归分析
# 对于星期几，只有1234567这几个类别值，这样的数据如何很好的可视化展示，重要
#对于类别可以用stripplot，并不推荐大家使用，因为堆在一块了某天的，通常数据量比较大。这个是需要我们解决的问题，解决堆积问题
sns.stripplot(x="day",y="total_bill",data=tips)
#方案1 还是stripplot，但是加上jitter ，jitter=true，即要把我这个点进行偏，随机偏动，更清晰展示
#重叠是很常见的现象，但是重叠营销了我观察数据的量了
sns.stripplot(x="day",y="total_bill",data=tips,jitter=True)
#方案2 用 看起来像数一样，用swarmplot函数，类似圣诞树，这个比较好比上个，还可以加上一个属性，加上一个hue指标，通用的参数这是hue等
sns.swarmplot(x="day",y="total_bill",data=tips,hue="sex")
##横竖着话，x和y调过来即可
##五、盒图，一般情况下数据并不是那么的好，会有离群值（异常值），sns.boxplot，传入x，传入y，传入data
# IQR即统计学概念四分位距离，即第一/四分位与第三/四分位之间的距离
# N=1.5IQR 如果一个值>Q3+N，或者<Q1-N，则为离群点，两个横杠表示最大值，最小值，菱形表示离群点
sns.boxplot(x='day',y="total_bill",hue='time',data=tips)
plt.show()
#六、琴形图，越胖出现的次数越多，越瘦出现的次数越小，可以指定split属性，即左边一个属性，右边一个属性，split=true
sns.violinplot(x='total_bill',y='day',hue='time',data=tips)
sns.violinplot(x='total_bill',y='day',hue='sex',data=tips,split=True)
## 七、图合并，alpha=.5代表透明程度，
sns.violinplot(x='day',y='total_bill',data=tips,inner=None)
sns.swarmplot(x='day',y='total_bill',data=tips,color = 'w',alpha=.5)
## 八、条形图barplot,可以分组
##数据集是泰坦尼克号数据集，class是头等舱、二等舱、三等舱，y是获救率
sns.barplot(x='sex',y='survived',hue='class',data=titanic)
##点图，可以更好的描述变化差异，点图pointplot.用的蛮多的，linestyles是线形(折线图）
sns.pointplot(x='sex',y='survived',hue='class',data=titanic)
##点图，参数化设置
sns.pointplot(x='class',y='survived',hue='sex',data=titanic,
palette={'male':'g',"female":"m"},
markers=["^","o"],linestyles=['-','--']) #palette用大括号，其他的用中括号记住
##九、多层面板分类图（常用的）factorplot，在这里可以画各种图，只要把kind指定好即可
sns.factorplot(x='day',y="total_bill",hue="smoker",data=tips)
sns.factorplot(x='day',y='total_bill',hue='smoker',data=tips,kind='bar')
sns.factorplot(x='day',y='total_bill',hue="smoker",col="time",data=tips,kind='swarm')
sns.factorplot(x="time", y="total_bill", hue="smoker",
col="day", data=tips, kind="box", size=4, aspect=1) #size空间大小，慢慢自己把握
参数解释
seaborn.factorplot(x=None, y=None, hue=None, data=None, row=None, col=None, col_wrap=None, estimator=<function mean>, ci=95, n_boot=1000, units=None, order=None, hue_order=None, row_order=None, col_order=None, kind='point', size=4, aspect=1, orient=None, color=None, palette=None, legend=True, legend_out=True, sharex=True, sharey=True, margin_titles=False, facet_kws=None, **kwargs)
### Parameters： ###
* x,y,hue 数据集变量 变量名
* date 数据集 数据集名
* row,col 更多分类变量进行平铺显示 变量名
* col_wrap 每行的最高平铺数 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，用于执行多级引导和重复测量设计 数据变量或向量数据
* order, hue_order 对应排序列表 字符串列表
* row_order, col_order 对应排序列表 字符串列表
* kind : 可选：point 默认, bar 柱形图, count 频次, box 箱体, violin 提琴, strip 散点，swarm 分散点
size 每个面的高度（英寸） 标量
aspect 纵横比 标量
orient 方向 "v"/"h"
color 颜色 matplotlib颜色
palette 调色板 seaborn颜色色板或字典
legend hue的信息面板 True/False
legend_out 是否扩展图形，并将信息框绘制在中心右边 True/False
share{x,y} 共享轴线 True/False
