Multiple Seaborn Plots

1. Use o seaborn.FacetGrid() para traçar vários gráficos Seaborn
2. Use seaborn.PairGrid() para traçar vários gráficos Seaborn
3. Use o seaborn.pairplot() para traçar vários gráficos Seaborn em Python

Neste tutorial, discutiremos como plotar vários gráficos no módulo do mar.

Use o seaborn.FacetGrid() para traçar vários gráficos Seaborn

A classe FacetGrid() é usada para visualizar o relacionamento entre a distribuição de dados com outros subconjuntos de dados e pode ser usada para criar grades para vários gráficos.

O código a seguir mostra como usar essa função.

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

df = pd.DataFrame(
    {
        "Price": [7, 1, 5, 6, 3, 10, 5, 8],
        "Product": [1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2],
        "Day": [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8],
    }
)

g = sns.FacetGrid(df, col="Product")
g.map(sns.lineplot, "Day", "Price")

Traçamos o lineplot() entre os dados após personalizar a grade para vários gráficos. Deve-se notar que diferentes plotagens de origem marinha como relplot(), lmplot() e catplot() usam este objeto por padrão.

Use seaborn.PairGrid() para traçar vários gráficos Seaborn

Esta função é muito semelhante à classe FacetGrid(). Ele pega um DataFrame e plota cada coluna para a coluna e linha da grade, plotando vários eixos. Podemos usar o parâmetro hue aqui para dados categóricos, com cada cor representando diferentes categorias.

O exemplo a seguir explicará seu uso.

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

df = pd.DataFrame(
    {
        "Price": [7, 1, 5, 6, 3, 10, 5, 8],
        "Product": [1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2],
        "Day": [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8],
    }
)

g = sns.PairGrid(df, hue="Product")
g.map(sns.scatterplot)

No código acima, pegamos nosso DataFrame e traçamos o scatterplot() entre as variáveis.

Use o seaborn.pairplot() para traçar vários gráficos Seaborn em Python

É usado para traçar a distribuição de pares entre as colunas do conjunto de dados. Ele também plota todas as colunas do DataFrame em ambos os eixos, que exibem um array de plotagens mostrando diferentes tipos de gráficos, semelhante à classe PairGrid(). Diferentes tipos de gráficos são mostrados aqui.

Por exemplo,

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

df = pd.DataFrame(
    {
        "Price": [7, 1, 5, 6, 3, 10, 5, 8],
        "Product": [1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2],
        "Day": [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8],
    }
)

g = sns.pairplot(df, hue="Product")

plt.show()