Barratura marittima

“Seaborn è un pacchetto di analisi visiva a base di matplotlib. Ha anche un'interfaccia utente interattiva di alto livello e visioni analitiche visivamente accattivanti e istruttive. Un grafico ben progettato sarebbe solo distintivo. Le tonalità pop, le trame si uniscono efficacemente, le forme fluiscono senza intoppi e il pacchetto totale non solo sembra molto buono, ma questo ci fornisce anche informazioni preziose.

Con lo spessore di ogni pixel, un diagramma a barre mostra un'indicazione della distribuzione normale per una sequenza di valori e fornisce una misura considerevole della variabilità attorno a una determinata figura che utilizza le barre di errore. Ogni volta che 0 è un numero pertinente per il parametro numerico, ma vogliamo confrontare anche le cose con questo, i grafici a barre sono una buona strategia.

Un diagramma puntuale ci consente di enfatizzare le variazioni all'interno dei valori di una singola o più variabili quantitative nei frame di dati quando 0 non sarebbe un valore notevole. Tuttavia, è fondamentale ricordare che un diagramma a barre mostra semplicemente il valore medio, mentre in molte circostanze, illustrando l'intervallo di dati in ogni punto delle variabili quantitative sarà più istruttivo."

Usa il metodo Barplot ()

Un diagramma a barre è un grafico che viene utilizzato per integrare i punti dati utilizzando vari metodi; La media è sempre stata il valore predefinito. Potrebbe anche essere visto come una rappresentazione visiva collettiva attraverso l'operazione. Troviamo una riga classificata adatta per l'asse X e una riga quantitativa per l'asse y per applicare questo grafico e osserviamo che fornisce un grafico con una media per riga ordinale. In questo caso, abbiamo utilizzato la funzione Barplot () per disegnare il grafico a barre.

Importa Seaborn come SNS
Importa matplotlib.Pyplot come Plt
df = sns.load_dataset ('titanic')
SNS.bartralotto (x = 'chi',
y = 'Fare',
data = df)
Plt.spettacolo()

Prima di tutto, abbiamo introdotto i file di intestazione richiesti. Il file di intestazione Seaborn verrà importato come SNS e Matplotlib.Pyplot sarà introdotto come PLT. La Biblioteca Seaborn fornisce un'interfaccia migliore utilizzata per tracciare trame statistiche avvincenti. Successivamente, abbiamo caricato il frame di dati che viene utilizzato per graficamente. La Biblioteca Seaborn ha questo set di dati. Dichiariamo una variabile "DF" per la memorizzazione di questo set di dati.

Ora dobbiamo disegnare una glora a barre, quindi abbiamo utilizzato il metodo del barbolo () della Biblioteca Seaborn. Ci viene fornito l'asse x, l'asse Y e il set di dati come argomenti al barbot di funzione (). Alla fine, per rappresentare la trama, abbiamo utilizzato il metodo Show ().

L'asse X del grafico è etichettato dal termine "Who" e l'asse Y è etichettato dalla "tariffa."

Personalizzato il colore

Possiamo personalizzare il colore del plancia utilizzando il parametro della palette. Impostiamo il valore del colore con l'aiuto di questo argomento. Il barplot di funzione () contiene il parametro della tavolozza.

Importa Seaborn come SNS
Importa matplotlib.Pyplot come Plt
df = sns.load_dataset ('titanic')
SNS.bartralotto (x = 'chi',
y = 'Fare',
hue = 'class',
data = df,
Palette = "Magma")
Plt.spettacolo()

Integreremo due librerie nelle righe iniziali del codice. La file di intestazione di Seaborn sarà incorporata come SNS e Matplotlib.Pyplot sarà integrato come PLT. Il modulo Seaborn contiene diverse metodologie che offrono un'interfaccia più user-friendly per definire un'alta visualizzazione statistica.

Successivamente, abbiamo recuperato il set di dati Titanic. Questa cornice di dati è disponibile nel file di intestazione Seaborn. Creiamo una variabile chiamata "DF" per tenere questi dati. Ora dobbiamo disegnare una griglie; Pertanto, abbiamo applicato il file di header della funzione Barplot () Seaborn. I parametri per la funzione Barplot () sono l'asse x, l'asse Y, il set di dati, la tonalità e la palette (). Entrambi i valori dell'asse x e Y sono forniti qui. Abbiamo anche selezionato le tonalità della palette. Infine, abbiamo usato il metodo show () per illustrare la trama.

In questo output, il colore delle palette è il magma, come mostrato nella figura seguente.

Suggerimenti a barre

La cornice dati TIPS viene utilizzata nel grafico TIPS a barre, come mostrato di seguito. Visualizza la quantità totale di punte ottenute per genere. Impiega la tavolozza di magma che include diverse sfumature di magma.

Importa Numpy come NP
Importa panda come PD
Importa matplotlib.Pyplot come Plt
Importa Seaborn come SNS
SNS.set_context ('paper')
Suggerimenti = SNS.load_dataset ('suggerimenti')
SNS.Barplot (x = 'day', y = 'total_bill', hue = 'sex', data = tips,
Palette = 'Magma', EdgeColor = 'W')
suggerimenti.GroupBy (['Day', 'Sex']).Significare()
Plt.spettacolo()

All'inizio del programma, abbiamo importato Numpy come NP, Panda come PD, Matplotlib.Pyplot come PLT e Seaborn come SNS. Queste librerie forniscono le metodologie per disegnare grafici. Ora abbiamo applicato la funzione contesto () della biblioteca di Seaborn. Questa funzione fornisce il valore del parametro in base al contesto. Ora abbiamo utilizzato il metodo Function Load_dataset () per acquisire i suggerimenti del frame di dati."Questo frame di dati è correlato al file di intestazione di Seaborn. La glabot è disegnata con l'aiuto del metodo di barratura () della Biblioteca Seaborn. Questa funzione ha parametri diversi, tra cui l'asse X, l'asse Y, la tonalità, i dati, la tavolozza e il colore dei bordi.

Abbiamo regolato il valore dell'asse x su "giorno", il valore dell'asse y come "totale_bill", il valore della tonalità come "sesso", il valore del colore della tavolozza come "magma" e il colore dei bordi come "w."Abbiamo anche raggruppato i dati del diagramma a barre utilizzando il parametro" Day "e" Sex."Successivamente, la funzione significa () viene utilizzata. Questa funzione viene applicata per determinare la media dell'elenco fornito di valori diversi. Possiamo ottenere la media del frame di dati fornito come argomenti. Per visualizzare il diagramma a barre, abbiamo applicato la funzione show ().

Il codice sopra menzionato viene eseguito correttamente. L'asse X della trama mostra i nomi di quattro giorni feriali e l'asse Y mostra il valore della fattura totale.

Conclusione

Con l'aiuto di vari casi, questo articolo dimostra i metodi per creare una griglie a Python utilizzando Seaborn. Il collegamento tra un parametro quantitativo e categorico è illustrato da una griglie. Ogni entità dati categorica è rappresentata dall'uso di una barra. Il valore numerico è espresso dalla dimensione della barra. Possiamo personalizzare il colore della griglie. Abbiamo disegnato il grafico a barre utilizzando il metodo Barplot ().