Cách dùng Seaborn hiển thị Scatter Plot (biểu đồ phân tán) trong Python

Trực quan hóa dữ liệu quan trọng vì giúp hiểu dữ liệu mà không nhìn con số, tính toán phức tạp. Seaborn giúp trực quan hóa dữ liệu.

Scatter plot hiển thị phân bố dữ liệu như các điểm dữ liệu rải rác trên đồ thị. Dùng chấm đại diện giá trị tập dữ liệu (kiểu số). Vị trí chấm trên trục ngang và dọc biểu thị giá trị cho một điểm dữ liệu đơn. Giúp hiểu mối quan hệ giữa 2 biến.

Hãy hiểu cách đạt được bằng Seaborn:

Ví dụ

import seaborn as sb
from matplotlib import pyplot as plt

df = sb.load_dataset('iris')
sb.jointplot(x='petal_length', y='petal_width', data=df)
plt.show()

Đầu ra

Giải thích

• Nhập các gói thư viện cần thiết.
• Dữ liệu đầu vào 'iris_data' tải từ scikit-learn.
• Dữ liệu lưu trong DataFrame.
• Dùng load_dataset tải dữ liệu iris.
• Trực quan hóa bằng jointplot.
• Cung cấp tham số 'x' và 'y' axis.
• Scatterplot hiển thị trên console.

Lưu ý: jointplot vẽ scatter plot kèm histogram phân bố biên (marginal distributions) trên 2 trục. Để chỉ vẽ scatter plot đơn giản: sb.scatterplot(x='petal_length', y='petal_width', data=df). jointplot có tham số kind='scatter'|'reg'|'resid'|'kde'|'hex'.