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.
Biểu đồ vĩ cầm là sự kết hợp giữa biểu đồ hộp với ước tính mật độ hạt nhân (KDE). Sẽ dễ dàng hơn để phân tích và hiểu cách dữ liệu đã được phân phối. Phần rộng của vĩ cầm cho biết mật độ dữ liệu cao hơn. Phần hẹp của vĩ cầm cho biết mật độ dữ liệu thấp hơn.
Phạm vi giữa các phần tư trong một ô vuông và phần dữ liệu có mật độ cao hơn nằm trong cùng một vùng trong mọi danh mục.
Cú pháp của hàm violinplot
seaborn.violinplot(x, y, hue, data,…)
Hãy để chúng tôi xem cách phân chia có thể được thực hiện trong mỗi ô violin -
Ví dụ
import pandas as pd
import seaborn as sb
from matplotlib import pyplot as plt
my_df = sb.load_dataset('tips')
sb.violinplot(x = "day", y="total_bill",hue = 'sex', 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 chức năng "violinplot".
- 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.