sns.catplot(x="smoker", kind="count",hue = 'sex', palette="rainbow", data=data[(data.age == 18)]) pl.title("吸烟者和非吸烟者数量 (18岁)")
时间: 2023-12-05 12:22:05 浏览: 69
这段代码使用了 seaborn 库来绘制一个分类图,x 轴为吸烟者和非吸烟者两种类别,y 轴为数量。同时使用了 hue 参数来按照性别为数据加入颜色的区分,并使用了 palette 参数设置颜色的调色板。最后使用了 plt.title() 函数来添加图表标题。
需要注意的是,这段代码中的 data 变量应该是一个 DataFrame 类型的数据,且其中应该包含 age、smoker 和 sex 三列数据。
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from sklearn.preprocessing import LabelEncoder #sex le = LabelEncoder()le.fit(data.sex.drop_duplicates()) data.sex = le.transform(data.sex) # smoker or not le.fit(data.smoker.drop_duplicates()) data.smoker = le.transform(data.smoker) #region le.fit(data.region.drop_duplicates()) data.region = le.transform(data.region)
这段代码是使用 scikit-learn 库中的 LabelEncoder 类对数据集中的几个分类特征进行编码。具体来说,这里对数据集中的 "sex"、"smoker" 和 "region" 这三个特征进行了编码。编码是将分类变量映射到数字变量的过程,目的是将变量转换为计算机可以理解的形式,以便于机器学习算法的处理。
首先,对 "sex" 特征进行编码。LabelEncoder 实例化后,通过调用 fit() 方法来拟合数据,得到每个类别对应的数字编码。接着,使用 transform() 方法将数据进行转换,将原本的 "male" 和 "female" 转换为数字编码,比如 "male" 转换为 1,"female" 转换为 0。同样的方法被用于 "smoker" 和 "region" 特征。最终,数据集中的这三个特征都被转换为数字编码形式。
sns.boxplot
sns.boxplot是Seaborn库中的一个函数,用于绘制数据的箱线图。箱线图可以用于观察数据的分布和离群点。
函数语法为:sns.boxplot(x=None, y=None, hue=None, data=None, order=None, hue_order=None, orient=None, color=None, palette=None, saturation=0.75, width=0.8, dodge=True, fliersize=5, linewidth=None, whis=1.5, notch=False, ax=None)
其中,x和y表示要绘制的数据的变量名;hue表示按照某个变量分组绘制箱线图;data表示数据集;其他参数用于控制绘图样式。
示例代码:
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
tips = sns.load_dataset("tips")
sns.boxplot(x="day", y="total_bill", hue="smoker", data=tips, palette="Set3")
plt.show()