Seaborn分面网格分类图（设置col_wrap参数）

Seaborn可以使用分面网格绘制分类图，其中col_wrap参数可以设置每行的列数。下面是一个绘制分面网格分类图并设置col_wrap参数的示例代码：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

#加载数据
titanic = sns.load_dataset("titanic")

#绘制分面网格分类图
g = sns.catplot(x="class", y="survived", hue="sex", data=titanic, kind="bar", col="who", col_wrap=2)

#显示图形
plt.show()

在这个例子中，我们加载了seaborn自带的titanic数据集，然后使用catplot函数绘制分面网格分类图，其中x代表横轴数据，y代表纵轴数据，hue代表分类变量，kind代表图表类型，col代表分面网格变量，col_wrap=2表示每行绘制两列。最后使用plt.show()函数显示图形。这样，我们就可以使用分面网格来展示不同分类变量之间的关系了。

相关问题

g = FacetGrid(plv_tb, col="Xian", col_wrap=4, sharex=False, sharey=False, height=5, aspect=1.5)

这段代码使用了seaborn库中的FacetGrid函数，用于绘制多个子图。具体参数含义如下：

- plv_tb：数据集
- col="Xian"：按照Xian列的值进行分组，每组生成一个子图
- col_wrap=4：每行显示的子图数量，本代码中每行显示4个子图
- sharex=False, sharey=False：是否共享x轴和y轴，本代码中未共享
- height=5：每个子图的高度为5
- aspect=1.5：每个子图的宽度为高度的1.5倍。

Seaborn分类散点图与小提琴结合

Seaborn可以将分类散点图和小提琴图结合起来，用于展示数据的分布情况和分类信息。下面是一个绘制分类散点图和小提琴图结合的示例代码：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

#加载数据
tips = sns.load_dataset("tips")

#绘制分类散点图和小提琴图结合
sns.violinplot(x="day", y="total_bill", data=tips, inner=None, color=".8")
sns.swarmplot(x="day", y="total_bill", data=tips, size=5)

#显示图形
plt.show()

在这个例子中，我们加载了seaborn自带的tips数据集，然后使用violinplot函数绘制小提琴图，inner=None表示不显示小提琴图内部的箱线图；color=".8"表示小提琴图的颜色为灰色。接着使用swarmplot函数绘制分类散点图，其中x代表横轴数据，y代表纵轴数据，data代表数据集，size表示散点的大小。最后使用plt.show()函数显示图形。这样，我们就可以同时展示数据的分布情况和分类信息了。