請問matplotlib.pyplot的 plt.bar() and seaborn的sns.barplot()的差異?

2020/07/01 下午 10:22

機器學習共學討論版

Yu-Shen Cheng

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ml100

在Day 18的作業解答程式碼是用 plt.bar(), 需要先作 age_group分組(如下)。

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bin_cut = np.linspace(20,70, num=11)

app_train['YEARS_BIRTH_grp'] = pd.cut(app_train['YEARS_BIRTH'],bins=bin_cut)

app_train['YEARS_BIRTH_grp'].value_counts()

age_group = app_train.groupby('YEARS_BIRTH_grp').mean()

age_group.head

plt.figure(figsize=(8,8))

px = range(len(age_group.index))

py = age_group['TARGET']

plt.bar(px, py)

plt.xticks(range(len(age_group.index)), age_group.index, rotation= 75); plt.xlabel('Age group (years)'); plt.ylabel('Failure to Repay (%)')

plt.title('Failure to Repay by Age Group')

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但用 sns.barplot()，不需要先作group分組(如下)，一樣可得到相同的圖，請問這樣是不是比較快，還是這二種bar plot 畫法有什麼差異呢?

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import seaborn as sns

plt.style.use('ggplot')

plt.figure(figsize=(8,8))

px = app_train['YEARS_BIRTH_grp']

py = app_train['TARGET']

sns.barplot(px, py)

plt.xticks(rotation = 75); plt.xlabel('Age groups (years)'); plt.ylabel('Failure to Repay (%)')

plt.title('Failure to Repay by Age Group')