python - seaborn factorplot的源函数是什么

我是数据科学的新手。我对简单的海洋因素图有疑问。线段代表什么？这是我的测试。import pandas as pdimport seaborn as snsx3 = [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，我知道图形中的每个点都表示具有相同值的x的所有值的y的均值（exp）。例如，当x = 1时，我们有（1、0），（1、3），（1、3）和（1、3），因此平均值为（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[0.0，3.0]不是呢？我试图在网上找到factorplot来源或任何有用的解释或文档，但均未获得良好的结果。谁能帮助我，非常感谢。 最佳答案 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”将其引导至seaborn/categorical.py和class _CategoricalPlotter(object)，将其引导至_BarPlotter(_CategoricalStatPlotter)，其文档字符串为“”“用条显示显示点估计值和置信区间。”“”，并且__init__包括。self.estimate_statistic(estimator, ci, n_boot)的功能定义位于estimate_statistic(self, estimator, ci, n_boot)（仍在categorical.py文件中）。在那里，一个空列表class _CategoricalStatPlotter(_CategoricalPlotter)（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))因此，您提到的垂直误差线为bootstrapped confidence intervals。关于python - seaborn factorplot的源函数是什么，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/43725372/