Python – método seaborn.pointplot()

Seaborn es una increíble biblioteca de visualización para el trazado de gráficos estadísticos en Python. Proporciona hermosos estilos predeterminados y paletas de colores para hacer que los gráficos estadísticos sean más atractivos. Está construido en la parte superior de la biblioteca matplotlib y también está estrechamente integrado a las estructuras de datos de pandas .

nacido en el mar.pointplot() :

• Este método se utiliza para mostrar estimaciones puntuales e intervalos de confianza utilizando glifos de diagramas de dispersión. Un gráfico de puntos representa una estimación de la tendencia central de una variable numérica por la posición de los puntos del gráfico de dispersión y proporciona alguna indicación de la incertidumbre en torno a esa estimación utilizando barras de error.
• Esta función siempre trata una de las variables como categórica y extrae datos en posiciones ordinales (0, 1, … n) en el eje correspondiente, incluso cuando los datos son de tipo numérico o de fecha.

Sintaxis: seaborn.pointplot(x=Ninguno, y=Ninguno, hue=Ninguno, data=Ninguno, order=Ninguno, hue_order=Ninguno, estimador=<función media en 0x00000193E305E828>, ci=95, n_boot=1000, units=Ninguno , marcadores=’o’, estilos de línea=’-‘, dodge=False, join=True, scale=1, orient=Ninguno, color=Ninguno, palette=Ninguno, errwidth=Ninguno, capsize=Ninguno, ax=Ninguno, * *kwargs)

Parámetros: La descripción de algunos parámetros principales se da a continuación:

• x, y: Entradas para trazar datos de formato largo.
• matiz: (opcional) nombre de columna para la codificación de color.
• datos: marco de datos como un conjunto de datos para trazar.
• marcadores: (opcional) Marcadores a usar para cada uno de los niveles de ‘tono’.
• linestyles : (opcional) Estilos de línea a usar para cada uno de los niveles de ‘tono’.
• esquivar: (opcional) Cantidad para separar los puntos de cada nivel de la variable ‘matiz’ a lo largo del eje categórico.
• color: (opcional) Color para todos los elementos, o semilla para una paleta de degradado.
• capsize: (opcional) Ancho de las ‘mayúsculas’ en las barras de error.

Retorno: El objeto Axes con la trama dibujada en él.

A continuación se muestra la implementación del método anterior:

Ejemplo 1:

# importing required packages
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
  
# loading dataset
data = sns.load_dataset("tips")
  
# draw pointplot
sns.pointplot(x = "sex",
              y = "total_bill",
              data = data)
# show the plot
plt.show()
# This code is contributed 
# by Deepanshu Rustagi.

Producción:

Ejemplo 2:

# importing required packages
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
  
# loading dataset
data = sns.load_dataset("tips")
  
# draw pointplot with
# hue = smoker
sns.pointplot(x = "sex",
              y = "total_bill",
              hue = "smoker",
              data = data)
# show the plot
plt.show()
# This code is contributed 
# by Deepanshu Rustagi.

Producción :

Ejemplo 3:

# importing required packages
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
  
# loading dataset
data = sns.load_dataset("tips")
  
# draw pointplot
sns.pointplot(x = "size",
              y = "total_bill",
              linestyles = '-.',
              markers = '^',
              hue = "sex",
              data = data)
# show the plot
plt.show()
  
# This code is contributed 
# by Deepanshu Rustagi.

Producción: