Hướng dẫn multiple boxplot python seaborn - nhiều boxplot python seaborn

Trong bài viết này mình giới thiệu với mọi người các biểu đồ mình hay dùng để visualize dữ liệu bằng seaborn.

Nội dung chính ShowShow

• I. Seaborn vs Matplotlib
• II. Các biểu đồ thường dùng trong seaborn
• 2.1. Pair plots
• 2.2. Countplot
• 2.3. Histplot và Distplot (Trong version cũ của seaborn)
• 2.4. Joint distributions
• 2.5. Bar plots
• 2.6. Heatmap
• 2.7. Box plot, Swarm plot và Violin plot
• 2.7.1. Box plot
• 2.7.2. Swarm plot
• 2.7.3. Violin plot ()
• 2.8. Pie chart
• III. Kết luận

Vì là intro nên để hiểu rõ hơn ý nghĩa của từng biểu đồ, mọi người có thể đọc thêm tại series data visualization của anh Ngọc tại đây và của anh Khánh tại đây

I. Seaborn vs Matplotlib

II. Các biểu đồ thường dùng trong seaborn

2.1. Pair plots

	2.2. Countplot	2.3. Histplot và Distplot (Trong version cũ của seaborn)
2.4. Joint distributions	2.5. Bar plots	2.6. Heatmap
2.7. Box plot, Swarm plot và Violin plot	2.7.1. Box plot	2.7.2. Swarm plot
2.7.3. Violin plot ()	2.8. Pie chart	III. Kết luận
Vì là intro nên để hiểu rõ hơn ý nghĩa của từng biểu đồ, mọi người có thể đọc thêm tại series data visualization của anh Ngọc tại đây và của anh Khánh tại đây	Seaborn là mở rộng của matplotlib, có nghĩa là seaborn kế thừa từ matplotlib và cũng chính vì vậy, seaborn khong thể thay thế hoàn toàn được matplotlib.	Mình sẽ so sánh nhanh giữa 2 tools visualize này nhé!

Matplotlib

Seaborn

II. Các biểu đồ thường dùng trong seaborn

Chức năng

Thường được sử dụng biểu diễn các biểu đồ đơn giản như: bars, pies, lines, scatter,..

2.1. Pair plots

2.2. Countplot

sns.pairplot(iris, hue='species', height=1.5)

2.2. Countplot

2.3. Histplot và Distplot (Trong version cũ của seaborn)

sns.countplot(x = tips['day'])

2.4. Joint distributions

):

sns.countplot(x = tips['day'],
             order = tips['day'].value_counts().index)

2.5. Bar plots

sns.countplot(x= 'day', hue= 'sex', data= tips)

2.3. Histplot và Distplot (Trong version cũ của seaborn)

2.4. Joint distributions

sns.distplot(tips['total_bill'], bins= 7) # bins: chia ra thành bins cột

2.5. Bar plots

sns.histplot(tips['total_bill'], bins= 7)

2.4. Joint distributions

2.5. Bar plots

sns.jointplot(x= 'tip', y= 'total_bill', kind= 'hex', data= tips)

2.6. Heatmap

sns.jointplot(x= 'tip', y= 'total_bill', kind= 'kde', data= tips)

2.6. Heatmap

# Load data
tips = sns.load_dataset('tips')
iris = sns.load_dataset('iris')
planets = sns.load_dataset('planets')

0

2.7. Box plot, Swarm plot và Violin plot

2.5. Bar plots

2.6. Heatmap

# Load data
tips = sns.load_dataset('tips')
iris = sns.load_dataset('iris')
planets = sns.load_dataset('planets')

1

2.7. Box plot, Swarm plot và Violin plot

2.6. Heatmap

2.7. Box plot, Swarm plot và Violin plot

# Load data
tips = sns.load_dataset('tips')
iris = sns.load_dataset('iris')
planets = sns.load_dataset('planets')

2

2.7. Box plot, Swarm plot và Violin plot

2.7.1. Box plot

2.7.1. Box plot

# Load data
tips = sns.load_dataset('tips')
iris = sns.load_dataset('iris')
planets = sns.load_dataset('planets')

3

2.7.2. Swarm plot

# Load data
tips = sns.load_dataset('tips')
iris = sns.load_dataset('iris')
planets = sns.load_dataset('planets')

4

2.7.2. Swarm plot

2.7.3. Violin plot ()

2.7.3. Violin plot ()

# Load data
tips = sns.load_dataset('tips')
iris = sns.load_dataset('iris')
planets = sns.load_dataset('planets')

6

2.8. Pie chart

III. Kết luận

))

# Load data
tips = sns.load_dataset('tips')
iris = sns.load_dataset('iris')
planets = sns.load_dataset('planets')

7

III. Kết luận

Vì là intro nên để hiểu rõ hơn ý nghĩa của từng biểu đồ, mọi người có thể đọc thêm tại series data visualization của anh Ngọc tại đây và của anh Khánh tại đây

Seaborn là mở rộng của matplotlib, có nghĩa là seaborn kế thừa từ matplotlib và cũng chính vì vậy, seaborn khong thể thay thế hoàn toàn được matplotlib.

https://jakevdp.github.io/PythonDataScienceHandbook/04.14-visualization-with-seaborn.html