Seaborn là một thư viện giúp trực quan hóa dữ liệu. Giao diện này giúp tùy chỉnh và kiểm soát loại dữ liệu cũng như cách nó hoạt động khi một số bộ lọc nhất định được áp dụng cho nó.
Với sự trợ giúp của biểu đồ thanh, chúng ta có thể hiểu được xu hướng trung tâm của việc phân phối dữ liệu. 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. Đây là ví dụ -
Ví dụ
import pandas as pd
import seaborn as sb
from matplotlib import pyplot as plt
my_df = sb.load_dataset('titanic')
sb.pointplot(x = "sex", y = "survived", hue = "class", data = my_df)
plt.show() Đầu ra
Giải thích
- Các gói bắt buộc đã được nhập.
- Dữ liệu đầu vào là "titanic" 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 hàm "pointplot".
- 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.