Thư viện Seaborn được sử dụng như thế nào để hiển thị một biểu đồ ước tính mật độ hạt nhân (joinplot) trong Python?

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.

Ước tính mật độ hạt nhân, còn được gọi là KDE là một phương pháp trong đó hàm mật độ xác suất của một biến ngẫu nhiên liên tục có thể được ước tính. Phương pháp này được sử dụng để phân tích các giá trị phi tham số. Trong khi sử dụng ‘Jointplot’, nếu đối số ‘kind’ được đặt thành ‘kde’, nó sẽ lập biểu đồ ước tính mật độ hạt nhân.

Hãy để chúng tôi hiểu cách hoạt động của hàm ‘jointplot’ để vẽ biểu đồ ước tính mật độ hạt nhân trong python.

Ví dụ

import pandas as pd
import seaborn as sb
from matplotlib import pyplot as plt
my_df = sb.load_dataset('iris')
sb.jointplot(x = 'petal_length',y = 'petal_width',data = my_df,kind = 'kde')
plt.show()

Đầu ra

Giải thích

• Các gói bắt buộc được nhập.

• Dữ liệu đầu vào là ‘iris_data’ được tải từ thư viện học scikit.

• Dữ liệu này được lưu trữ trong 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 'jointplot'.

• Tại đây, các giá trị trục ‘x’ và ‘y’ được cung cấp dưới dạng tham số.

• Ở đây, tham số ‘kind’ được chỉ định là ‘kde’ để biểu đồ hiểu để in ước tính mật độ hạt nhân.

• Dữ liệu ước tính mật độ hạt nhân này được hiển thị trên bảng điều khiển.