Trực quan hóa dữ liệu là một bước quan trọng vì nó giúp hiểu những gì đang diễn ra trong dữ liệu mà không thực sự nhìn vào các con số và thực hiện các phép tính phức tạp. Nó giúp truyền đạt những hiểu biết định lượng cho khán giả một cách hiệu quả.
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.
Hãy để chúng tôi xem một ví dụ để hiển thị Biểu đồ trong Python -
Ví dụ
import pandas as pd
import seaborn as sb
from matplotlib import pyplot as plt
df = sb.load_dataset('iris')
sb.distplot(df['petal_length'],kde = False)
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.
- Hàm 'load_dataset' được sử dụng để tải dữ liệu mống mắt.
- Dữ liệu này được hiển thị trực quan bằng chức năng "distplot".
- Ở đây, tham số "kde" được đặt thành false vì chúng tôi chỉ muốn hiển thị biểu đồ.
- Dữ liệu trực quan này được hiển thị trên bảng điều khiển.