掌握Python SNS绘图的这三个强大武器，让你绘图效率提升不止一个档次！在Jupyter Notebook中绘制图表，你是否曾经历过这样的摸索过程？从选择图形类型，到寻找代码实现，再到颜色和坐标轴的调整，似乎每个步骤都需要翻遍搜索引擎。这在时间紧张的情况下，无疑增加了绘制复杂图形的挑战。但是，只要掌握了这...
记住这3个功能，一分钟掌握python sns作图
掌握Python SNS绘图的这三个强大武器，让你绘图效率提升不止一个档次！
在Jupyter Notebook中绘制图表，你是否曾经历过这样的摸索过程？从选择图形类型，到寻找代码实现，再到颜色和坐标轴的调整，似乎每个步骤都需要翻遍搜索引擎。这在时间紧张的情况下，无疑增加了绘制复杂图形的挑战。但是，只要掌握了这三个功能，你就能在短短一分钟内解决80%的绘图需求，它们就是：
sns.relplot - 两变量之间的灵活图解大师sns.catplot - 多面手，处理分类与连续变量的神奇工具sns.distplot - 连续变量频率分布的速成法sns.relplot，当你的x轴和y轴数据都是连续变量时，它就像一把瑞士军刀，无论是散点图还是线图，只需改变kind参数即可轻松切换。例如，研究一顿饭的总价与小费之间的关系，一个简单的调用就能搞定。
sns.catplot，顾名思义，专为分类变量和连续变量的组合设计。80%的分类作图需求，它几乎都能胜任。它的强大之处在于能直接展示数据或进行聚合，比如计算转化率时，直接从原始数据中获取平均值或分布，效率极高。同时，它还能进行最大值和最小值的分布分析。
sns.distplot，它不仅能处理连续变量的频率分布，还能通过pandas的cut函数将连续变量分段。无论是PDF还是CDF图，sns.distplot都能轻松呈现。
当面对多图展示的需求，比如分类轴的左右对齐，或者AB测试结果的对比，sns.relplot和sns.catplot的col参数可以帮助你轻松实现。而对于连续变量的分类展示，就得用到更底层的sns.FacetGrid函数。同时，catplot虽然没有ax参数，但其子级函数提供了这样的灵活性，让你能组合不同类型图形在同一张图中展示。
最后，对于添加辅助线或者复杂布局的需求，依然可以通过深入理解和利用sns的子级函数来完成。不过，尽管这三种函数已经足够强大，还是建议在闲暇时深入学习官方文档，以深化理解和扩展使用技巧。
总之，熟练掌握这三个功能，将极大提升你的Python SNS绘图效率，让你在数据可视化工作中游刃有余。动手实践，你将会发现，绘图不再是一项挑战，而是一种表达数据故事的艺术。
2024-04-15
