seaborn factorplot的源函数是什么答案

【问题标题】：What is the source function of seaborn factorplotseaborn factorplot的源函数是什么
【发布时间】：2017-09-29 05:43:25
【问题描述】：

我是数据科学的新手。我对简单的 seaborn factorplot 有疑问。线段代表什么？

这是我的测试。

import pandas as pd
import seaborn as sns

x3 = [1, 2, 3, 4, 5, 1, 2, 3, 4, 5, 1, 2, 3, 4, 5, 1, 2, 3, 4, 5]
y3 = [0, 1, 1, 1, 0, 3, 1, 0, 1, 1, 3, 2, 3, 2, 3, 3, 2, 3, 2, 2]
data = {'x': x3, 'y': y3}
test3 = pd.DataFrame(data)
sns.factorplot(x='Pclass', y='Survived', data=test3)

结果是

通过这个简单的测试，我知道图中的每个点都表示对于具有相同值的所有 x 值，y 的平均值（exp）。例如，当 x = 1 时，我们有 (1, 0)、(1, 3)、(1, 3) 和 (1, 3)，所以均值是 (0 + 3 + 3 + 3) / 4 = 2.25。但是，我不知道为什么 x = 1 的线段是从 0.75 到 3.0，为什么不是 [0.0, 3.0]？

我试图在网上找到因子图源或任何有用的解释或文档，但没有好的结果。

谁能帮帮我，非常感谢。

【问题讨论】：

标签： python pandas plot machine-learning seaborn

【解决方案1】：

我使用github repo 顶部的“搜索此存储库”搜索栏进行了调查。

搜索“factorplot”导致我找到seaborn/categorical.py 和class _CategoricalPlotter(object)，这导致我找到_BarPlotter(_CategoricalStatPlotter)，它有文档字符串“”“显示点估计和带条的置信区间。”“”，它是@987654326 @包括self.estimate_statistic(estimator, ci, n_boot)。

estimate_statistic(self, estimator, ci, n_boot) 的函数定义位于class _CategoricalStatPlotter(_CategoricalPlotter) 中（仍在 categorical.py 文件中）。在那里，一个空列表confint（即置信区间）被初始化，并填充：

 boots = bootstrap(stat_data, func=estimator,
                                      n_boot=n_boot,
                                      units=unit_data)
 confint.append(utils.ci(boots, ci))

所以你提到的垂直误差线是bootstrapped confidence intervals。

【讨论】：