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上一節(jié)(Python可視化，matplotlib最佳入門練習 )我們只是單純使用 matplotlib 制作出以下圖表：
- 每年小麥產(chǎn)量柱狀圖
- 使用不同顏色標記最小與最大值的柱子
但是，如果只是制作標準的圖表，我們有許多其他的選擇。最常見的就是使用 seaborn ，他是基于 matplotlib 的包裝。
這一節(jié)我們就來看看，如何使用 seaborn 生成標準圖表，然后結合 matplotlib 做出定制效果。
特別是多系列的情況下，會有一些技巧。
本文目標圖表是這樣：
2個系列。每個系列找出最小最大的柱子，標記成不同的顏色
本文所需要的庫如下：
數(shù)據(jù)是這樣子：
上一節(jié)做的事情如下：
- 設置 x 軸標簽的旋轉角度
- 設置某個指定柱狀圖的柱子顏色
簡單把這些事情包裝成函數(shù)：
使用 seaborn 的代碼，實際與上一節(jié)直接使用 matplotlib 差不多：
看起來 seaborn 沒有特別的地方!
這是因為我們只有一個系列(上圖只涉及2個維度：wheat 與 year)
多系列
稍微修改一下數(shù)據(jù)，
- 行3、4、5：復制一份數(shù)據(jù)，小麥產(chǎn)量隨機生成
- 行7、8：新增一個列"type"，把數(shù)據(jù)劃分成2類："原始" 、"修改"
- 行10：合并成一份數(shù)據(jù)
- 行12：避免數(shù)據(jù)太多，圖表不利于閱讀，我只保留1750年以后的數(shù)據(jù)
現(xiàn)在數(shù)據(jù)成這樣：
每個年份都有2行記錄，字段"type"可以區(qū)分他們
使用 seaborn 可以非常方便映射多個維度的數(shù)據(jù)：
行1：hue 是類別映射，通常如果有一個列數(shù)據(jù)是文本，就可以映射上去。這里把數(shù)據(jù)中的"type"字段映射
圖表成這樣子：
顯然沒有標記出最大值的柱子
同時也提示執(zhí)行有錯誤
如果我們查看圖表的容器就能看出關鍵：
原來，seaborn 柱子分成2組。這是非常合理的
但數(shù)據(jù)范圍索引，卻是在整個數(shù)據(jù)共27行中查找
顯然，我們需要是2組的范圍索引：
語義非常清晰直白
但是，怎么準確從圖表容器中找到需要的 BarContainer：
行7與行12：里面的 0 和 1 都是猜測的
原來，seaborn 在生成這些容器時，給容器的 label 屬性寫入了對應的數(shù)據(jù)值(就是我們數(shù)據(jù)的"type"字段)：
注意，你不能使用 key 索引方式獲取，比如寫: axcontainers['修改'] ，這會報錯
萬事俱備，定義如下函數(shù)：
現(xiàn)在調(diào)用變得非常簡單:
圖表成這樣子：
接下來我會繼續(xù)編寫更多非常規(guī)要求的圖表，敬請關注!
新聞標題：Python數(shù)據(jù)可視化，seaborn如何做出非常規(guī)圖表
文章位置：http://www.5511xx.com/article/coosijg.html
