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.
Hàm barplot thiết lập mối quan hệ giữa một biến phân loại và một biến liên tục. Dữ liệu được biểu thị dưới dạng các thanh hình chữ nhật trong đó chiều dài của thanh cho biết tỷ lệ dữ liệu trong danh mục cụ thể đó.
Biểu đồ điểm tương tự như biểu đồ thanh nhưng thay vì đại diện cho thanh tô, giá trị ước tính của điểm dữ liệu được biểu thị bằng một điểm ở độ cao cụ thể trên trục khác.
Dữ liệu phân loại có thể được trực quan hóa bằng cách sử dụng các biểu đồ phân tán phân loại hoặc hai biểu đồ riêng biệt với sự trợ giúp của biểu đồ điểm hoặc một hàm cấp cao hơn được gọi là biểu đồ nhân tố.
Hàm factorplot vẽ một biểu đồ phân loại trên FacetGrid, với sự trợ giúp của tham số "kind". FacetGrid sử dụng hàm 'pointplot' theo mặc định.
Hãy để chúng tôi hiểu cách sử dụng factorplot để vẽ biểu đồ trực quan với Seaborn -
Ví dụ
import pandas as pd
import seaborn as sb
from matplotlib import pyplot as plt
my_df = sb.load_dataset('exercise')
sb.factorplot(x = "time", y = "pulse", hue = "kind",data = my_df);
plt.show() Đầu ra
Giải thích
- Các gói bắt buộc đã được nhập.
- Dữ liệu đầu vào là "bài tập" được tải từ thư viện seaborn.
- 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 "factorplot".
- Tại đây, khung dữ liệu được cung cấp dưới dạng tham số.
- Ngoài ra, các giá trị x và y cũng được chỉ định.
- Dữ liệu này được hiển thị trên bảng điều khiển.