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.
Trong các biểu đồ trước, chúng tôi vẽ toàn bộ tập dữ liệu trên biểu đồ. Với sự trợ giúp của biểu đồ thanh, chúng ta có thể hiểu 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.
Một trường hợp đặc biệt của barplot là số đếm hiển thị số lượng quan sát trong mọi danh mục liên quan đến dữ liệu thay vì tính toán giá trị thống kê của biến thứ hai.
Hãy để chúng tôi hiểu về số đếm với sự trợ giúp của tập dữ liệu ‘titanic’ -
Ví dụ
import pandas as pd
import seaborn as sb
from matplotlib import pyplot as plt
my_df = sb.load_dataset('titanic')
sb.countplot(x = "class", data = my_df, palette = "Blues");
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 cách sử dụng hàm "countplot".
- 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.