sns.FacetGrid(df, col = 'SEX', height = 4) sns.distplot(df['CLASIFFICATION_FINAL'])
时间: 2024-01-18 17:02:51 浏览: 21
这是一个 Python 代码片段,它使用 Seaborn 库中的 "FacetGrid" 和 "distplot" 函数创建一个名为 "CLASIFFICATION_FINAL" 的列的直方图。该直方图被分成两列,每列对应于 "SEX" 列中的不同值。"height" 参数指定每个子图的高度为 4。这个图可以帮助您比较在不同 "SEX" 值下,"CLASIFFICATION_FINAL" 列中值的分布情况。
相关问题
sns.FacetGrid(sampled_pd, height=4, aspect=2)是什么
`sns.FacetGrid(sampled_pd, height=4, aspect=2)` 是使用 Seaborn 库创建一个基于 Pandas DataFrame 的分面网格对象。
具体来说,`sns.FacetGrid()` 是 Seaborn 库中的一个函数,用于创建一个用于可视化数据的分面网格对象。在代码片段中,`sampled_pd` 是一个 Pandas DataFrame 对象,它包含了我们要可视化的数据。
`height=4` 和 `aspect=2` 是 `sns.FacetGrid()` 函数的参数,用于设置分面网格的大小和纵横比。`height` 参数表示每个子图的高度,`aspect` 参数表示每个子图的宽高比。
通过创建分面网格对象,我们可以使用 Seaborn 库提供的各种绘图函数对数据进行可视化。分面网格对象允许我们在一个图形中按照特定的变量或条件将数据拆分为多个子图,以便比较不同组之间的关系和趋势。
需要注意的是,要使用 `sns.FacetGrid()` 函数,我们需要先导入 Seaborn 库并将其命名为 `sns`,通常使用 `import seaborn as sns` 来实现。
sns.FacetGrid(data=data,size=9,aspect=2).\ map(sns.pointplot,'Stunting','Overweight','LLDC or SID2',palette="deep",ci=None).\ add_legend() plt.show()
这段代码使用了Seaborn库的FacetGrid功能,创建了一个分面网格图,然后使用pointplot函数在每个小图中绘制了点图。让我来解释一下您的代码:
- `sns.FacetGrid(data=data,size=9,aspect=2)`:创建了一个大小为9x2的分面网格图,其中`data`是数据集,`size`指定了网格图的高度,`aspect`指定了网格图的宽度和高度的比例。
接下来,使用`map`函数将pointplot应用于每个小图。参数说明如下:
- `'sns.pointplot'`:指定要应用的绘图函数为pointplot。
- `'Stunting'`、`'Overweight'`和`'LLDC or SID2'`:分别指定x轴、y轴和hue参数的数据列。
- `'palette="deep"'`:指定绘图使用的调色板为"deep"。
- `'ci=None'`:设置不计算置信区间。
然后,使用`add_legend()`函数为图形添加图例。
最后,使用`plt.show()`显示图形。
请确保在运行此代码之前已经导入了Seaborn库,并且已经正确加载了数据。如果遇到任何错误,请提供详细的错误消息以便我能够更好地帮助您解决问题。