📊 Site oficial do Seaborn (Documentação)
| # | Comando / Função / Parâmetro | O que faz | Exemplo |
|---|---|---|---|
| 1 | sns.scatterplot() | Gráfico de dispersão entre duas variáveis | sns.scatterplot(x='x', y='y', data=df) |
| 2 | sns.lineplot() | Gráfico de linha para tendências e séries temporais | sns.lineplot(x='time', y='val', data=df) |
| 3 | sns.histplot() | Histograma para visualização de distribuições | sns.histplot(data=df, x='idade') |
| 4 | sns.kdeplot() | Estimativa de densidade de kernel (curva suave) | sns.kdeplot(data=df, x='valor', fill=True) |
| 5 | sns.ecdfplot() | Distribuição cumulativa empírica | sns.ecdfplot(data=df, x='valor') |
| 6 | sns.rugplot() | Pequenos traços nos eixos para densidade marginal | sns.rugplot(data=df, x='valor') |
| 7 | sns.displot() | Interface de nível de figura para distribuições | sns.displot(data=df, x='x', kind='kde') |
| 8 | sns.relplot() | Interface de nível de figura para relações | sns.relplot(x='x', y='y', kind='line', data=df) |
| 9 | sns.barplot() | Gráfico de barras com média e intervalo de confiança | sns.barplot(x='cat', y='num', data=df) |
| 10 | sns.countplot() | Histograma para variáveis categóricas (contagem) | sns.countplot(x='categoria', data=df) |
| 11 | sns.boxplot() | Diagrama de caixa (quartis e outliers) | sns.boxplot(x='dia', y='total', data=df) |
| 12 | sns.violinplot() | Boxplot suavizado com densidade de kernel | sns.violinplot(x='dia', y='total', data=df) |
| 13 | sns.boxenplot() | Boxplot otimizado para datasets grandes | sns.boxenplot(x='cat', y='val', data=df) |
| 14 | sns.stripplot() | Dispersão onde um dos eixos é categórico | sns.stripplot(x='dia', y='total', data=df) |
| 15 | sns.swarmplot() | Stripplot com pontos que não se sobrepõem | sns.swarmplot(x='dia', y='total', data=df) |
| 16 | sns.pointplot() | Mostra estimativas de ponto e intervalos de confiança | sns.pointplot(x='time', y='total', data=df) |
| 17 | sns.catplot() | Interface de nível de figura para dados categóricos | sns.catplot(x='dia', kind='box', data=df) |
| 18 | sns.regplot() | Ajuste e plotagem de regressão linear | sns.regplot(x='x', y='y', data=df) |
| 19 | sns.lmplot() | Regressão linear com suporte a facetas (col/row) | sns.lmplot(x='x', y='y', hue='z', data=df) |
| 20 | sns.residplot() | Plota os resíduos de uma regressão linear | sns.residplot(x='x', y='y', data=df) |
| 21 | sns.heatmap() | Mapa de calor para matrizes retangulares | sns.heatmap(df.corr(), annot=True) |
| 22 | sns.clustermap() | Mapa de calor com agrupamento hierárquico | sns.clustermap(df.corr()) |
| 23 | sns.pairplot() | Matriz de gráficos para todas variáveis numéricas | sns.pairplot(df, hue='classe') |
| 24 | sns.jointplot() | Gráfico bivariado com distribuições marginais | sns.jointplot(x='x', y='y', kind='hex') |
| 25 | sns.FacetGrid() | Cria grade de subplots baseada em variáveis | g = sns.FacetGrid(df, col='tempo') |
| 26 | sns.PairGrid() | Grade para customizar relações de pares | g = sns.PairGrid(df) |
| 27 | sns.JointGrid() | Grade para customizar gráficos conjuntos | g = sns.JointGrid(data=df, x='x', y='y') |
| 28 | sns.set_theme() | Define o tema, paleta e fontes globalmente | sns.set_theme(style='darkgrid') |
| 29 | sns.set_style() | Muda o estilo do fundo (white, dark, ticks, etc) | sns.set_style('whitegrid') |
| 30 | sns.set_context() | Ajusta escala (paper, notebook, talk, poster) | sns.set_context('poster') |
| 31 | sns.set_palette() | Define a paleta de cores padrão | sns.set_palette('husl') |
| 32 | sns.despine() | Remove bordas superior e direita do gráfico | sns.despine() |
| 33 | sns.color_palette() | Retorna uma lista de cores (paleta) | pal = sns.color_palette('rocket') |
| 34 | sns.axes_style() | Retorna ou define parâmetros de estilo | with sns.axes_style('dark'): ... |
| 35 | sns.plotting_context() | Retorna parâmetros de contexto de plotagem | ctx = sns.plotting_context() |
| 36 | hue= | Agrupa dados por cor baseada em uma variável | hue='categoria' |
| 37 | size= | Altera o tamanho dos pontos por variável | size='valor' |
| 38 | style= | Altera o formato do marcador/linha por variável | style='tipo' |
| 39 | col= | Cria subplots em colunas (em funções rel/cat/dis) | col='regiao' |
| 40 | row= | Cria subplots em linhas | row='ano' |
| 41 | units= | Identifica unidades de amostragem para linhas | units='id_sujeito' |
| 42 | weights= | Aplica pesos às observações (ex: histograma) | weights='peso' |
| 43 | palette= | Define cores específicas para o gráfico | palette='viridis' |
| 44 | alpha= | Transparência dos elementos (0 a 1) | alpha=0.6 |
| 45 | linewidth= | Largura da linha dos elementos | linewidth=2 |
| 46 | markers= | Define os tipos de marcadores | markers=['o', 's'] |
| 47 | dashes= | Define estilos de tracejado para linhas | dashes=False |
| 48 | bins= | Número de intervalos no histograma | bins=25 |
| 49 | kde=True | Adiciona curva KDE ao histograma | sns.histplot(x, kde=True) |
| 50 | multiple= | Como mostrar múltiplos grupos ('stack', 'dodge') | multiple='stack' |
| 51 | element= | Tipo de visual do hist ('step', 'poly') | element='step' |
| 52 | fill= | Se deve preencher a área sob a curva | fill=True |
| 53 | order= | Define a ordem das categorias no eixo | order=['A', 'B', 'C'] |
| 54 | hue_order= | Define a ordem das cores na legenda | hue_order=['Sim', 'Não'] |
| 55 | orient= | Orientação do gráfico ('v' ou 'h') | orient='h' |
| 56 | ci= | Tamanho do intervalo de confiança (ou None) | ci=None |
| 57 | estimator= | Função estatística para agregar dados | estimator=np.median |
| 58 | capsize= | Largura das extremidades das barras de erro | capsize=.2 |
| 59 | errwidth= | Espessura das linhas de erro | errwidth=1.5 |
| 60 | dodge= | Separa elementos de categorias no eixo | dodge=True |
| 61 | jitter= | Adiciona ruído para evitar sobreposição | jitter=0.1 |
| 62 | inner= | Representação interna no violin ('quart', 'box') | inner='stick' |
| 63 | split= | Divide o violino por hue (binário) | split=True |
| 64 | cut= | Extensão da curva KDE além dos dados extremos | cut=0 |
| 65 | bw_adjust= | Suavização do KDE (bandwith) | bw_adjust=.5 |
| 66 | log_scale= | Aplica escala logarítmica aos eixos | log_scale=True |
| 67 | robust= | Ignora outliers na regressão linear | robust=True |
| 68 | lowess= | Ajusta uma regressão local suave | lowess=True |
| 69 | order= | Ordem do polinômio para regressão | order=2 |
| 70 | x_jitter= | Ruído no eixo X para facilitar visualização | x_jitter=.05 |
| 71 | annot= | Escreve os valores nas células do heatmap | annot=True |
| 72 | fmt= | Formatação de string para anotações | fmt='.1f' |
| 73 | cmap= | Mapa de cores (colormap) | cmap='YlGnBu' |
| 74 | center= | Valor central para divergência de cores | center=0 |
| 75 | cbar= | Exibe ou oculta a barra de cores | cbar=False |
| 76 | square= | Força células do heatmap a serem quadradas | square=True |
| 77 | xticklabels= | Rótulos customizados para o eixo X | xticklabels=False |
| 78 | yticklabels= | Rótulos customizados para o eixo Y | yticklabels=['A', 'B'] |
| 79 | linewidths= | Largura das linhas divisórias no heatmap | linewidths=.5 |
| 80 | linecolor= | Cor das linhas divisórias no heatmap | linecolor='gray' |
| 81 | mask= | Oculta partes da matriz (ex: triângulo superior) | mask=np.triu(matriz) |
| 82 | kind= | Tipo de gráfico em funções de grade (ex: 'hex') | kind='reg' |
| 83 | diag_kind= | Tipo de gráfico na diagonal do pairplot | diag_kind='kde' |
| 84 | corner= | Mostra apenas o triângulo inferior no pairplot | corner=True |
| 85 | height= | Altura de cada faceta (polegadas) | height=4 |
| 86 | aspect= | Relação largura/altura das facetas | aspect=1.5 |
| 87 | legend= | Controla a exibição da legenda | legend='full' |
| 88 | sharex= | Compartilha eixo X entre facetas | sharex=False |
| 89 | sharey= | Compartilha eixo Y entre facetas | sharey=True |
| 90 | margin_titles= | Títulos das facetas nas margens da grade | margin_titles=True |
| 91 | legend_out= | Coloca a legenda fora da figura | legend_out=True |
| 92 | sns.load_dataset() | Carrega datasets online de exemplo | tips = sns.load_dataset('tips') |
| 93 | sns.get_dataset_names() | Lista nomes de datasets disponíveis | sns.get_dataset_names() |
| 94 | sns.mpl_palette() | Converte paletas do Matplotlib para Seaborn | sns.mpl_palette('coolwarm') |
| 95 | sns.choose_colorbrewer_palette() | Widget interativo para escolher paletas | sns.choose_colorbrewer_palette('s') |
| 96 | sns.move_legend() | Move a legenda para uma nova posição | sns.move_legend(obj, 'upper left') |
| 97 | g.set_axis_labels() | Define nomes dos eixos em grades (FacetGrid) | g.set_axis_labels('X', 'Y') |
| 98 | g.set_titles() | Define títulos para as facetas | g.set_titles('{col_name} Faceta') |
| 99 | g.add_legend() | Adiciona legenda manualmente a uma grade | g.add_legend() |
| 100 | g.map() | Aplica função de plotagem em toda grade | g.map(plt.hist, 'idade') |
| 101 | g.savefig() | Salva a figura em um arquivo | g.savefig('output.png') |