Seaborn.relplot() 方法
Seaborn 库的 seaborn.relplot() 方法用于在图表（x-y 轴）上绘制数据集的两个变量之间的关系，子集的语义映射。
例如，有一个包含年龄、身高和性别等多个变量的数据集。 设图表的 x 和 y 变量为年龄和身高。 使用 seaborn 库，我们可以绘制年龄和身高之间的关系，以及年龄-身高与性别的关系图。
语法
以下是 seaborn.relplot() 方法的语法。
seaborn.relplot(*, x=None, y=None, hue=None, size=None, style=None, data=None, row=None, col=None, col_wrap=None, row_order=None, col_order=None, palette=None, hue_order=None, hue_norm=None, sizes=None, size_order=None, size_norm=None, markers=None, dashes=None, style_order=None, legend='auto', kind='scatter', height=5, aspect=1, facet_kws=None, units=None, **kwargs)
参数
seaborn.relplot()方法的部分参数如下 −
| S.No | 参数及说明 |
|---|---|
| 1 | x, y
在 x,y 轴上表示的变量。 |
| 2 | hue
这将产生具有不同颜色的元素。 它是一个分组变量。 |
| 3 | size
这将产生不同尺寸的元素。 它也是一个分组变量。 |
| 4 | style
这将产生具有不同样式的元素。 |
| 5 | data 此参数采用输入数据结构。 那是映射或序列。 |
| 7 | row, col 这些决定了要在不同图中绘制的数据子集。 |
| 8 | kind 对应于要绘制的图的种类。 可以是线或散点。 散点图是默认设置。 |
| 9 | palette 此参数用于设置贴图的色调。 它可以是明亮的、柔和的、深色的等等。 |
| 10 | height, width
这些是确定图的高度和宽度的标量。 |
replot() 的工作
现在，我们将通过几个示例来了解具有各种参数的 relplot() 方法的工作原理。 在这里（在本文中），我们将使用名为 titanic 的内置数据集（seaborn）。
加载数据集
您可以使用 load_dataset() 方法在 seaborn 中加载数据集。 因此，要加载 titanic 数据集，请执行以下代码片段 −
import seaborn as sns
dts= sns.load_dataset("titanic")
除此之外，Seaborn 还有其他几个内置数据集，您可以使用名为 get_dataset_names() 的方法查看这些数据集的名称。
set_dns.gataset_names()
您可以使用名为 head() 的方法查看特定数据集的内容。
dts.head()
以下示例显示了 relplot() 打印散点图的用法。 也就是说，默认情况下打印的图类型本质上是分散的。
示例 1
使用带有两个参数 x,y 的 relplot() 方法打印绘图。
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
dts= sns.load_dataset("titanic")
dts.head()
sns.relplot(data=dts, x="age", y="fare")
plt.show()
输出
下面可以看到带有 2 个参数的 relplot() 的绘图。
示例 2
使用具有三个参数的 relplot() 方法打印绘图； x、y 和色调。
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
dts= sns.load_dataset("titanic")
dts.head()
sns.relplot(data=dts, x="age", y="fare",hue="class")
plt.show()
输出
情节如下图所示。
示例 3
使用带有五个参数的 relplot() 方法打印绘图； x、y、hue、col和row。
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
dts= sns.load_dataset("titanic")
dts.head()
sns.relplot(data=dts, x="age", y="fare",hue="class",col="who",row="alive")
plt.show()
输出
上图的输出可以在下面看到。
示例 4
此示例显示了使用 kind 参数来打印线图而不是散点图，散点图是 relplot() 方法中的默认图。
使用带有四个参数的relplot() 方法打印绘图； x、y、hue和kind。
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
dts= sns.load_dataset("titanic")
dts.head()
sns.relplot(data=dts, x="age", y="fare",hue="class",kind="line")
plt.show()
输出
上面一行代码的输出可以在下面看到。
