什么是seaborn factorplot的源功能

Question

我是数据科学的新手。我有一个关于简单的seaborn factorplot的问题。什么是线段代表？

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具有相同值的x的所有值的y的平均值（exp）。例如，当x = 1时，我们有（1,0），（1,3），（1,3）和（1,3），所以平均值为（0 + 3 + 3 + 3）/ 4 = 2.25。但是，我不知道为什么x = 1的线段从0.75到3.0，为什么它不是[0.0,3.0]？

我试图在网上找到factorplot来源或任何有用的解释或文档，没有好结果。

任何人都可以帮助我，非常感谢。

Answer 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”让我看到seaborn/categorical.py和class _CategoricalPlotter(object)，这导致我_BarPlotter(_CategoricalStatPlotter)，其中包含docstring“”“显示点数估计值和带有条形的置信区间。” “，__init__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)（仍在categorical.py文件中）。在那里，初始化空列表confint（即置信区间），并填写：

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

因此，您提到的垂直错误栏为bootstrapped confidence intervals。