python - 使用 seaborn 的水平箱线图

问题描述

我有一个包含 30 个学生的数据集，每个学生有 7 个特征代表技能（艺术、数学等）。应用 k-means 算法后，这些学生被分为 3 个集群。0, 1, 2 是标签：

Id CCL CMCT CD CPAA CSC SIE CEC labels
1    2    5  4  5.5   6 2.5   5      0
etc

我想用 3 个不同的箱线图来表示它，每个集群一个。我认为最好有一个水平图，其中“y”是七个技能，“x”是资格。我不确定如何使用 sns.boxplot() 来实现这一点。

提前致谢。

标签： pythonplotseaborncluster-analysis

如果我理解正确，你会想从融化你的数据框开始，因为它目前是宽格式，而 Seaborn更喜欢 long 或 tidy format。

然后你可以使用sns.catplot()，这样你就有了三个地块，而不是一个。从文档：

使用 catplot() 组合 boxplot() 和 FacetGrid。这允许在其他分类变量中进行分组。使用 catplot() 比直接使用 FacetGrid 更安全，因为它确保跨方面的变量顺序同步：

### Make dummy dataframe
id = np.arange(1,10,1)
np.random.seed(0)
CCL = list(np.random.randint(5, size=len(id)))
CMCT = list(np.random.randint(8, size=len(id)))
CD = list(np.random.randint(5, size=len(id)))
CPAA = list(np.random.randint(9, size=len(id)))
CSC = list(np.random.randint(12, size=len(id)))
SIE = list(np.random.randint(5, size=len(id)))
CEC = list(np.random.randint(7, size=len(id)))
labels = list(np.random.randint(3, size=len(id)))
df = pd.DataFrame(list(zip(id, CCL, CMCT, CD, CPAA, CSC, SIE, CEC, labels)), 
    columns =['id', 'CCL', 'CMCT', 'CD', 'CPAA', 'CSC', 'SIE', 'CEC', 'labels']
    )
print(df)

### Now melt and plot
df_melt = pd.melt(df, id_vars=['id', 'labels'], 
            value_vars=['CCL', 'CMCT', 'CD', 'CPAA', 'CSC', 'SIE', 'CEC']
            )
print(df_melt)

sns.catplot(data=df_melt, x='value', y='variable', col='labels', kind='box')
plt.show()

python - 使用 seaborn 的水平箱线图

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