大佬教程收集整理的这篇文章主要介绍了如何在分类数据上与 seaborn 聊天时获取标签值，大佬教程大佬觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。
下面显示的是用于获取 seaborn 上分类数据的条形字符的语法
import seaborn as sn
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
IN: data['coast'].dtypes
OUT:
CategoricalDtype(categorIEs=[0,1],ordered=falsE)
IN: data['coast'].value_counts()
OUT:
0 21450
1 163
name: coast,dtype: int64
IN: sn.factorplot('coast',data=data,kind='count')
OUT:
@H_262_6@
如何在下面显示的条形图上获取值计数。
如何获得如下所示条形图上的百分比值。
对于常规计数，您可以从 sns.countplot@H_262_6@ 和 use the built-in ax.bar_label@H_262_6@ (requires version 3.4.0+) 保存坐标轴句柄：
ax = sns.countplot(x='coast',data=data)
ax.bar_label(ax.containers[0])
@H_262_6@或者，如果您仍想使用基于 FaCETGrid 的 sns.factorplot@H_262_6@（现命名为 sns.catplot@H_262_6@），请在使用 ax.bar_label@H_262_6@ 之前从网格中提取轴：
grid = sns.catplot(x='coast',kind='count',data=data)
ax = grid.axes[0,0]
ax.bar_label(ax.containers[0])
@H_262_6@
对于百分比计数，您可以将 sns.barplot@H_262_6@ 与 a custom percentage estimator 结合使用：
ax = sns.barplot(x='coast',y='coast',estimator=lambda x: len(X) / len(data) * 100,data=data)
ax.bar_label(ax.containers[0],fmt='%.f%%')
ax.set_ylabel('%')
@H_262_6@
也许这对你有用：
# imports
import sys # for retreiving package version matplotlib
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
# package versions
print('numpy :',np.__version__)
print('pandas :',pd.__version__)
print('matplotlib :',sys.modules['matplotlib'].__version__)
print('seaborn :',np.__version__)
# set seed for reproducibility
np.random.seed(100)
# generate data
n = 15
data = pd.DataFrame({'coast': np.random.randint(low=0,high=2,size=n,dtype=int)})
data['coast'] = data['coast'].astype('category')
# plot data
ax = sns.countplot(x='coast',data=data)
plt.bar_label(ax.containers[0]) # plot bar labels
plt.show()
@H_262_6@结果：
numpy : 1.21.0
pandas : 1.3.0
matplotlib : 3.4.2
seaborn : 1.21.0
@H_262_6@
以上是大佬教程为你收集整理的如何在分类数据上与 seaborn 聊天时获取标签值全部内容，希望文章能够帮你解决如何在分类数据上与 seaborn 聊天时获取标签值所遇到的程序开发问题。
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