使用 matplotlib 和 seaborn 进行Seaborn 多图子图绘制

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参考

在本微教程中，我们将学习如何使用 matplotlib 和 seaborn 创建子图。

导入所有需要的 Python 库

import pandas as pd
import seaborn as sns
from matplotlib import pyplot as plt
sns.set() # Setting seaborn as default style even if use only matplotlib

创建 DataFrame

我们正在使用来自 Kaggle 的带有统计数据集的 Pokemon。

下面的单元格导入数据集文件并创建 pokemon pandas DataFrame。因此使用pd.DataFrame.head函数显示前 4 行。

pokemon_filepath = '../datasets/pokemon.csv'
pokemon = pd.read_csv(pokemon_filepath)
pokemon.head()

绘制（和子图）样本

正如我们在 matplotlib 文档（文件末尾的参考资料）中看到的，subplots()没有参数会返回一个图形和一个轴，我们可以使用下面的语法解包。

fig, ax = plt.subplots()
fig.suptitle('A single ax with no data')

因此，我们可以为 subplots 函数提供两个参数：nrows和ncols。如果按此顺序传入，则无需输入参数名称，只需输入其值即可。在我们的示例中，我们创建了一个包含 1 行 2 列的图，但仍然没有传递任何数据。

fig, axes = plt.subplots(1, 2)
fig.suptitle('1 row x 2 columns axes with no data')

现在axes是 AxesSubplot 数组，因此我们可以单独访问每个 ax 并设置不同的标题。

更多参数：

figsize设置图形的总尺寸
sharex和sharey用于在图表之间共享一个或两个轴（需要数据才能工作）

fig, axes = plt.subplots(1, 2, sharex=True, figsize=(10,5))
fig.suptitle('Bigger 1 row x 2 columns axes with no data')
axes[0].set_title('Title of the first chart')

等等

fig, axes = plt.subplots(3, 4, sharex=True, figsize=(16,8))
fig.suptitle('3 rows x 4 columns axes with no data')

使用数据

我们选择三只宝可梦用于下一个示例。第一代的三只初始宝可梦：妙蛙种子、小火龙和杰尼龟。

# bulbasaur = pokemon[['Name', 'HP', 'Attack', 'Defense', 'Sp. Atk', 'Sp. Def', 'Speed']][pokemon.loc[:, 'Name'] == 'Bulbasaur']
poke_num = pokemon[['Name', 'HP', 'Attack', 'Defense', 'Sp. Atk', 'Sp. Def', 'Speed']].set_index('Name')

bulbasaur = poke_num.loc['Bulbasaur']
charmander = poke_num.loc['Charmander']
squirtle = poke_num.loc['Squirtle']

然后，我们在 1 行 x 3 列的图中创建一个包含 3 个子图的图。

我们sns.barplot在需要的地方使用来自变量的对应元素来设置参数axes。

fig, axes = plt.subplots(1, 3, figsize=(15, 5), sharey=True)
fig.suptitle('Initial Pokemon - 1st Generation')

# Bulbasaur
sns.barplot(ax=axes[0], x=bulbasaur.index, y=bulbasaur.values)
axes[0].set_title(bulbasaur.name)

# Charmander
sns.barplot(ax=axes[1], x=charmander.index, y=charmander.values)
axes[1].set_title(charmander.name)

# Squirtle
sns.barplot(ax=axes[2], x=squirtle.index, y=squirtle.values)
axes[2].set_title(squirtle.name)

最后的例子

最后一个例子是绘制 2 行 X 3 列的图表，按世代显示 Pokemon 统计数据。

我们使用sns.boxplot

fig, axes = plt.subplots(2, 3, figsize=(18, 10))

fig.suptitle('Pokemon Stats by Generation')

sns.boxplot(ax=axes[0, 0], data=pokemon, x='Generation', y='Attack')
sns.boxplot(ax=axes[0, 1], data=pokemon, x='Generation', y='Defense')
sns.boxplot(ax=axes[0, 2], data=pokemon, x='Generation', y='Speed')
sns.boxplot(ax=axes[1, 0], data=pokemon, x='Generation', y='Sp. Atk')
sns.boxplot(ax=axes[1, 1], data=pokemon, x='Generation', y='Sp. Def')
sns.boxplot(ax=axes[1, 2], data=pokemon, x='Generation', y='HP')