Stripplot usando Seaborn en Python

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 sobre la biblioteca matplotlib y también está estrechamente integrado en las estructuras de datos de pandas.

Parcela de franja

Un gráfico de franjas se dibuja solo. Es un buen complemento para un diagrama de caja o un diagrama de violín en los casos en que todas las observaciones se muestran junto con alguna representación de la distribución subyacente. Se utiliza para dibujar un diagrama de dispersión basado en la categoría.

Sintaxis: seaborn.stripplot(*, x=Ninguno, y=Ninguno, hue=Ninguno, data=Ninguno, order=Ninguno, hue_order=Ninguno, jitter=True, dodge=False, orient=Ninguno, color=Ninguno, palette= Ninguno, tamaño=5, color de borde=’gris’, ancho de línea=0, hacha=Ninguno, **kwargs)

Parámetros:

• x, y, hue: entradas para trazar datos de formato largo.
• datos: conjunto de datos para el trazado.
• orden: Es el orden en el que se trazan los niveles categóricos.
• color: es el color para todos los elementos, o semilla para una paleta de degradado

Devoluciones: este método devuelve el objeto Axes con el gráfico dibujado en él.

Ejemplo: Visualización básica del conjunto de datos de «consejos» usando stripplot()

import seaborn
import matplotlib.pyplot as plt
       
seaborn.set(style = 'whitegrid')  
tip = seaborn.load_dataset("tips")  
       
seaborn.stripplot(x="day", y="total_bill", data=tip)
  
plt.show()

Producción:

Dibuje un solo diagrama de tira horizontal usando Stripplot

Si usamos solo una variable de datos en lugar de dos variables de datos, significa que el eje denota cada una de estas variables de datos como un eje.

X denota un eje x e y denota un eje y.

Sintaxis: 

seaborn.stripplot(x)

Código:

# Python program to illustrate
# Stripplot using inbuilt data-set
# given in seaborn
  
# importing the required module
import seaborn
import matplotlib.pyplot as plt
  
# use to set style of background of plot
seaborn.set(style = 'whitegrid')
  
# loading data-set
tips = seaborn.load_dataset("tips")
seaborn.stripplot(x=tips["total_bill"])

Producción:

Dibuje un diagrama de tira usando el parámetro de fluctuación

la fluctuación se puede utilizar para proporcionar desplazamientos a lo largo del eje horizontal, lo cual es útil cuando hay grandes grupos de puntos de datos. Puede especificar la cantidad de fluctuación (la mitad del ancho del soporte de la variable aleatoria uniforme) o simplemente usar True para obtener un buen valor predeterminado.

Sintaxis:

seaborn.stripplot(x, y, data, jitter)

Código:

# Python program to illustrate
# Stripplot using inbuilt data-set
# given in seaborn
  
# importing the required module
import seaborn
import matplotlib.pyplot as plt
  
# use to set style of background of plot
seaborn.set(style = 'whitegrid')
  
# loading data-set
tips = seaborn.load_dataset("tips")
  
seaborn.stripplot(x="day", y="total_bill", data=tips, jitter=0.1)

Producción:

Dibuje contornos alrededor de los puntos de datos utilizando el ancho de línea

Ancho de las líneas grises que enmarcan los elementos de la trama. Cada vez que aumentamos el ancho de línea, el punto también aumentará automáticamente.

Sintaxis:

seaborn.stripplot(x, y, datos, ancho de línea)

# Python program to illustrate
# Stripplot using inbuilt data-set
# given in seaborn
  
# importing the required module
import seaborn
import matplotlib.pyplot as plt
  
# use to set style of background of plot
seaborn.set(style = 'whitegrid')
  
# loading data-set
tips = seaborn.load_dataset("tips")
  
seaborn.stripplot(y="total_bill", x="day", data=tips,
                   linewidth=3)

Producción:

Podemos cambiar el color con edgecolor

seaborn.stripplot(y="total_bill", x="day", data=tips,
                   linewidth=2,edgecolor='green')

Producción:

Dibuje un gráfico de franjas usando el parámetro de tono

Si bien los puntos se trazan en dos dimensiones, se puede agregar otra dimensión al gráfico coloreando los puntos de acuerdo con una tercera variable.

Sintaxis:

sns.stripplot(x, y, matiz, datos);

# Python program to illustrate
# Stripplot using inbuilt data-set
# given in seaborn
  
# importing the required module
import seaborn
import matplotlib.pyplot as plt
  
# use to set style of background of plot
seaborn.set(style = 'whitegrid')
  
# loading data-set
tips = seaborn.load_dataset("tips")
  
seaborn.stripplot(x="sex", y="total_bill", hue="day", data=tips)

Producción:

Dibuje cada nivel de la variable de matiz en diferentes ubicaciones en el eje categórico principal

Cuando se utiliza el anidamiento de tonos, si se establece Sobreexponer debe ser Verdadero, se separarán las tiras para diferentes niveles de tono a lo largo del eje categórico. Y Palette se usa para los diferentes niveles de la variable de matiz.

Sintaxis:

seaborn.stripplot(x, y, data, hue, palette, dodge)

seaborn.stripplot(x="day", y="total_bill", hue="smoker",
                   data=tips, palette="Set2", dodge=True)

Producción:

 Los posibles valores de la paleta son:

Acento, Accent_r, Blues, Blues_r, BrBG, BrBG_r, BuGn, BuGn_r, BuPu, BuPu_r,

CMRmap, CMRmap_r, Dark2, Dark2_r, GnBu, GnBu_r, Verdes, Verdes_r, Grises, Grises_r,

OrRd, OrRd_r, Naranjas, Naranjas_r, PRGn, PRGn_r, Emparejado, Emparejado_r, Pastel1, Pastel1_r, Pastel2,

Pastel2_r, PiYG, PiYG_r, PuBu, PuBuGn, PuBuGn_r, PuBu_r, PuOr, PuOr_r, PuRd, PuRd_r, Púrpuras,

Púrpuras_r, RdBu, RdBu_r, RdGy, RdGy_r, RdPu, RdPu_r, RdYlBu, RdYlBu_r, RdYlGn, RdYlGn_r, Rojos,

Reds_r, Set1, Set1_r, Set2, Set2_r, Set3, Set3_r, Spectral, Spectral_r, Wistia, Wistia_r, YlGn,

YlGnBu, YlGnBu_r, YlGn_r, YlOrBr, YlOrBr_r, YlOrRd, YlOrRd_r, afmhot, afmhot_r, otoño, otoño_r,

binario, binary_r, hueso, bone_r, brg, brg_r, bwr, bwr_r, cividis, cividis_r, genial, cool_r, coolwarm,

coolwarm_r, cobre, cobre_r, cubehelix, cubehelix_r, bandera, flag_r, gist_earth, gist_earth_r,

gist_gray, gist_gray_r, gist_heat, gist_heat_r, gist_ncar, gist_ncar_r, gist_rainbow, gist_rainbow_r,

gist_stern, gist_stern_r, gist_yarg, gist_yarg_r, gnuplot, gnuplot2, gnuplot2_r, gnuplot_r,

gris, gray_r, caliente, hot_r, hsv, hsv_r, icefire, icefire_r, infierno, inferno_r, jet, jet_r, magma,

Trazado de puntos grandes y diferentes estéticas Con marcador y parámetro alfa

Usaremos alfa para administrar la transparencia del punto de datos y usaremos marcador por marcador para personalizar el punto de datos. 

import seaborn
import matplotlib.pyplot as plt
       
seaborn.set(style = 'whitegrid')
  
tips = seaborn.load_dataset("tips")
  
seaborn.stripplot(x="day", y="total_bill", hue="smoker",
                  data=tips, palette="Set1", size=20,
                  marker="s", alpha=0.2)
  
plt.show()

Producción: