Seaborn là một thư viện giúp trực quan hóa dữ liệu. Nó đi kèm với các chủ đề tùy chỉnh và giao diện cấp cao.
Không thể sử dụng các biểu đồ phân tán, biểu đồ, v.v ... khi các biến cần xử lý có bản chất phân loại. Đây là lúc các biểu đồ phân tán phân loại cần được sử dụng.
Các lô như ‘stripplot’, ‘swarmplot’ được sử dụng để làm việc với các biến phân loại. Hàm 'stripplot' được sử dụng khi ít nhất một trong các biến là phân loại. Dữ liệu được trình bày theo cách được sắp xếp dọc theo một trong các trục.
Cú pháp của hàm Stripplot
seaborn.stripplot(x, y,data,…)
Hãy để chúng tôi xem hàm 'stripplot' có thể được sử dụng như thế nào để vẽ biểu đồ các biến phân loại trong tập dữ liệu.
Ví dụ
import pandas as pd
import seaborn as sb
from matplotlib import pyplot as plt
my_df = sb.load_dataset('iris')
sb.stripplot(x = "species", y = "sepal_length", data = my_df)
plt.show() Đầu ra
Giải thích
- Các gói bắt buộc đã được nhập.
- Dữ liệu đầu vào là 'iris_data' được tải từ thư viện học scikit.
- Dữ liệu này được lưu trữ trong một khung dữ liệu.
- Hàm 'load_dataset' được sử dụng để tải dữ liệu mống mắt.
- Dữ liệu này được hiển thị trực quan bằng cách sử dụng hàm "stripplot".
- Tại đây, khung dữ liệu được cung cấp dưới dạng tham số.
- Chúng tôi có thể thấy rằng một số giá trị nhất định đang bị chồng chéo.
- Ngoài ra, các giá trị x và y cũng được chỉ định.
- Dữ liệu này được hiển thị trên bảng điều khiển.