Seaborn DistPlot

Un diagramma di dispersione, noto anche come distpot, visualizza la varianza nel set di dati originale. La dispersione totale di un parametri di dati in tempo reale è mostrata dalla funzione distplot () del framework Seaborn. La Biblioteca Seaborn, in combinazione con la libreria Matplotlib, viene applicata per visualizzare la distratto tra le varie modifiche. I dati sono rappresentati utilizzando un istogramma e una curva nel distpot.

La Biblioteca Seaborn incorpora una serie di metodi per tracciare le informazioni e visualizzare le fluttuazioni dei dati. Il distpot viene creato utilizzando il metodo DistPlot () del pacchetto Seabor. Il distplot illustra i parametri del modello unitario, ovvero la dispersione statistica di un parametro rispetto alla relazione di dispersione.

Il parametro del set di dati viene passato al metodo distplot (), che restituisce un grafico con la relazione di dispersione. Per determinare la possibilità di dispersione delle variabili dipendenti sui più set di dati, il metodo distplot () della libreria Seaborn può essere combinato con il diagramma KDE. Il termine KDE è abbreviato come stima della densità del kernel. Discutiamo in dettaglio la distratto di Seaborn:

Esempio 1:

Il seguente grafico illustra una semplice dispersione in questo passaggio. Con l'aiuto di casuale.Randn (), genera casualmente valori. Funziona quando specifichiamo manualmente gli attributi.

Prima di tutto, abbiamo introdotto i tre file di intestazione. Il matplotlib.Il file di intestazione Pyplot viene importato come PLT. Seaborn è introdotto come SNS. E Numpy viene introdotto come NP. Quindi abbiamo utilizzato le due funzioni dalle diverse librerie. La funzione set () viene applicata per specificare la dimensione del diagramma. Quindi, abbiamo fornito il parametro del "figsi". Questa funzione è correlata alla biblioteca di Seaborn.

Abbiamo impiegato la funzione Randn () della Biblioteca Numpy del file di intestazione. Il valore è memorizzato nella variabile "x '". Il metodo distplot () viene applicato per disegnare il grafico. Questa funzione contiene il valore della variabile X come argomento. Infine, il PLT.Il metodo show () viene utilizzato per rappresentare la trama.

Esempio 2:

La distpot viene visualizzata in vari modi. Per illustrare contemporaneamente le quattro varianti, utilizziamo la funzione sottotrama () del metodo del framework Pylab. Potremmo generare visualizzazioni completamente distinte modificando gli argomenti della funzione distplot (). Gli utenti interagiranno con alcuni di questi argomenti per alterare la tinta, il layout e altri aspetti.

All'inizio del programma, dobbiamo importare alcune biblioteche importanti. Ogni metodo Pyplot modifica una visualizzazione in un certo aspetto. Seaborn è un pacchetto analitico visivo a base di matplotlib. Numpy è un modulo Python per un calcolo numerico ampiamente usato. Pylab è una libreria che integra i metodi all'interno dei pacchetti Numpy e Matplotlib per creare un ambiente di sviluppo integrato.

Nel passaggio successivo, specifichiamo la dimensione della figura. Quindi, applichiamo il metodo SET () della Biblioteca Seaborn. Insieme a questo, utilizziamo i metodi Seed () e Randn (). Entrambe queste funzioni sono incluse nella biblioteca numpy. In questo caso, disegniamo i quattro diversi dischi. Invochiamo i metodi distplot () separatamente in quattro sottotrame. Per disegnare la prima sottotrama, impostiamo semplicemente le sue dimensioni e quindi applichiamo la funzione distplot () della biblioteca di Seaborn. Per la seconda sottotrama, forniamo i parametri "tappeto" e "hist" alla funzione distplot ().

Per disegnare la terza sottotrama, utilizziamo il metodo di spostamento () dopo aver definito le dimensioni. Qui, impostiamo il valore "falso" sulla variabile "verticale". Allo stesso modo, per l'ultimo, vogliamo disegnare un grafico KDE in modo da usare la funzione KDEPlot () della Biblioteca Seaborn. Il valore del parametro "tonalità" è dato come "vero". E il valore del "colore" è impostato come "b". Alla fine, per visualizzare questi sottotrame, il PLT.viene applicato il metodo show ().

Esempio 3:

Nell'istogramma, a volte mostriamo la solita cornice di dati del modulo Seaborn. Poiché questo è un set di dati così enorme, solo una voce sarà sufficiente.

Qui, incorporiamo le librerie "PLT" e "SNS". La libreria "PLT" viene importata da Matplotlib.Pyplot e la biblioteca "SNS" sono importati dalla Biblioteca Seaborn. Qui, recuperiamo il frame dei dati del Titanic, quindi abbiamo chiamato il metodo load_dataset () della biblioteca di Seaborn. Nella fase successiva di raffigurare lo spostamento, abbiamo usato il metodo distplot (). Infine, il grafico è illustrato usando il PLT.Show () funzione.

Esempio 4:

È anche possibile regolare le dimensioni dei bidoni e eliminare la linea. In questo caso, specificheremo le dimensioni dei bidoni e rendere trasparente il bordo della KDE invocando la funzione distplot ().

Dopo aver importato i file di intestazione richiesti, matplotlib.Pyplot e Seaborn, intendiamo ottenere il set di dati Titanic. Pertanto, abbiamo usato il metodo di dati di dati () di caricamento della biblioteca Seaborn. Abbiamo chiamato la funzione distplot () per disegnare il grafico. Ci sono tre parametri in questo metodo. La funzione distplot () ci consente di definire la dimensione del cestino e il valore di "KDE". Il valore di "KDE" è impostato su "True" in questo caso. Quindi, usando il PLT.Metodo show (), il grafico è visto.

Conclusione

Abbiamo dimostrato come disegnare dischizzazioni usando la Biblioteca Seaborn in questo articolo. Abbiamo visto una varietà di esempi relativi a questo argomento dato. La funzione distplot () della libreria Seaborn consente agli utenti di visualizzare un istogramma con una linea. Ciò potrebbe essere illustrato in diversi modi. Seaborn è spesso applicato in associazione con Matplotlib, che è un quadro di visualizzazione. Una distogramma è un grafico che mostra una dispersione a variazione singola dei dati. Il metodo HIST di matplotlib è integrato con il metodo KDEPlot () nel metodo distplot ().