Aprender Seaborn Gráficos relacionales

Los gráficos relacionales son la herramienta principal para visualizar cómo se relacionan dos o más variables numéricas entre sí. Seaborn proporciona funciones dedicadas a este tipo de visualizaciones, tanto a nivel de ejes como a nivel de figura.

La función de nivel de figura para gráficos relacionales es relplot(), que actúa como punto de entrada unificado y permite crear tanto gráficos de dispersión como de líneas con faceting automático. Las funciones de nivel de ejes son scatterplot() y lineplot(), que se dibujan sobre un eje Matplotlib existente y ofrecen máxima integración con código personalizado.

Codificación visual de variables adicionales

Una de las fortalezas de Seaborn es la capacidad de codificar variables adicionales mediante atributos visuales como el color (hue), el tamaño (size) y la forma del marcador (style). Esto permite visualizar hasta cinco dimensiones en un único gráfico de dispersión sin necesidad de crear subgráficos:

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

tips = sns.load_dataset("tips")

sns.relplot(
    data=tips,
    x="total_bill",
    y="tip",
    hue="smoker",
    size="size",
    style="time",
    sizes=(20, 200)
)
plt.show()

Gráficos de líneas con intervalos de confianza

El lineplot() calcula automáticamente estadísticas de resumen cuando hay múltiples observaciones por valor de x, mostrando la media y un intervalo de confianza del 95%:

fmri = sns.load_dataset("fmri")

sns.lineplot(
    data=fmri,
    x="timepoint",
    y="signal",
    hue="region",
    style="event",
    errorbar="ci"
)
plt.show()

Faceting con relplot

relplot() acepta los parámetros col y row para crear cuadrículas de gráficos condicionados a variables categóricas, lo que facilita la comparación visual entre grupos sin necesidad de crear manualmente cada subgráfico.