Seaborn fiolinplott

Seaborn er et fantastisk python grafisk grensesnitt for å visualisere den statistiske grafikken. Det inkluderer fantastiske standardoppsett og fargevalg som gjør det mulig for numeriske visualiseringer å være veldig tiltalende. Et fiolinplott utfører en identisk funksjon med en børste eller boksegraf. Den viser et sett med numeriske datapunkter blant en eller kanskje mer kontinuerlige variabler. Fiolinplottet, bortsett fra en boksplott, har en estimering av kjernetetthet av tetthetsfunksjonen. Dette kan være en effektiv og elegant teknikk for å vise flere datapunkter ved romlige dimensjoner.

I en "bred form" er hvert statistisk element som kan avbildes på diagrammet i et datasett. Numpy -pakken eller andre forskjellige moduler kan brukes. Imidlertid anbefales Pandas -biblioteker generelt siden de tilsvarende etikettene er pålagt å definere begge aksene. Når det er spesielt i forhold til boksplotter, som også kan skjule relevante data, krever fiolinplott økt anerkjennelse.

Eksempel 1

I dette tilfellet bruker vi fiolinplot () for å lage en generell skildring av "fMRI" -databasen. Vi kategoriserer dataelementene etter attributt, som inkluderer regionen og hendelsen i dette tilfellet.

Importer sjøborn
Importer matplotlib.Pyplot som Plt
Seaborn.SET (Style = 'WhiteGrid')
fMRI = Seaborn.LOAD_DATASET ("FMRI")
Seaborn.fiolinplot (x = "Timepoint",
y = "signal",
Hue = "Region",
style = "event",
data = fMRI)
plt.forestilling()

Etter å ha importert overskriftsfilene Seaborn og Matplotlib.Pyplot, vi bruker SET () -metoden til Seaborn -pakken. Dette inneholder "stilen" som parameter. Vi indikerer stilen på plottet vårt ved hjelp av denne parameteren. Nå importerer vi datarammen til "fMRI", så vi bruker Load_Dataset () -funksjonen.

I dette trinnet bruker vi Violinplot () -metoden for å tegne fiolinkraftene. Seaborn -modulen inneholder denne funksjonen. Her spesifiserer vi tittelen på x-aksen og y-aksen, fargetone, stil og data. En fiolinkraf er sammenlignbar med en boksegraf og whisker Graph når det gjelder funksjon. Den demonstrerer mangfoldet av statistiske data gjennom de forskjellige stadiene av bare en og kanskje mer kategoriske variabler, og gir sammenlignbarhet. Dette kan være en effektiv og engasjerende tilnærming for å illustrere de mange dataforholdene samtidig. Til slutt bruker vi Show () -metoden for å illustrere grafen.

Eksempel 2

"Palett" -parameteren er lagt til i dette eksemplet. Vi lager poengene ved å bruke de forskjellige nyanser ved hjelp av "paletten" -argumentet. Vi vil legge merke til hvordan paletten brukes til å lage en fiolinplott som har variabler med flere fargebilder i følgende forekomst:

Importer sjøborn
Importer matplotlib.Pyplot som Plt
Seaborn.set (style = "whiteGrid")
Tips = Seaborn.LOAD_DATASET ("TIPS")
Seaborn.Violinplot (x = "Day", y = "total_bill", Hue = "røyker",
data = tips, palette = "set2", dodge = true)
plt.forestilling()

Først av alt introduserer vi de nødvendige bibliotekene, sjøborn og matplotlib.Pyplot. Ved hjelp av SET () -metoden spesifiserte vi effektivt mønsteret på grafens bakgrunn. Dette er en funksjon i Seaborn -modulen. Stilargumentet er satt til “WhiteGrid” i dette tilfellet.

I neste trinn, for å laste inn datarammen for "tips", bruker vi Seaborn -pakkenes lastdatasett () -metode. Violinplot () -metoden brukes til å tegne fiolinplott. Denne metoden har en rekke parametere. Ved å gi "paletten" -argumentet til funksjonen Violinplot (), setter vi plottets fargevalg. Endelig bruker vi matplotlib.Pyplot Module's Show () -metode for å representere det fullførte diagrammet.

Eksempel 3

Vi vil lage enhver dimensjon av fargeattributtet på de spesielle kategoriene på et angitt område. Konfigurere Dodge til SANN mens du bruker fargetoneringen, isolerer stedet for distinkte fargetvariasjoner hvor som helst langs en deklarativ dimensjon. "Palett" -argumentet brukes for å representere de flere variasjonene av fargetonparameteren.

Importer sjøborn
Importer matplotlib.Pyplot som Plt
Seaborn.set (style = "whiteGrid")
Tips = Seaborn.LOAD_DATASET ("TIPS")
Seaborn.fiolinplot (x = 'dag', y = 'total_bill',
Data = tips, Hue = 'Time', Palette = 'Pastel')
plt.forestilling()

I begynnelsen av programmet innlemmet vi overskriftsfilene. Seaborn -biblioteket importeres som SNS og matplotlib.Plott importeres som PLT. Nå definerer vi utformingen av bakgrunnen til grafen ved å bruke metoden SET (). Seaborn -biblioteket har denne funksjonen. Her er verdien av stilparameteren “WhiteGrid”.

Nå er det på tide å laste inn den innebygde datarammen, så vi kalte Load_Dataset () -metoden til Seaborn -pakken. Fiolinplot () -funksjonen brukes. Denne funksjonen inneholder forskjellige parametere inkludert bildeteksten til begge aksene, verdien av fargetone, data, palett og dodge. Til slutt bruker vi showet () funksjonen til matplotlib.Pyplot -modulen for å vise den endelige grafen.

Eksempel 4

I dette tilfellet skal vi gi en eksplisitt kommando for å spesifisere fiolinsekvensen.

Importer sjøborn
Importer matplotlib.Pyplot som Plt
Seaborn.set (style = "whiteGrid")
Tips = Seaborn.LOAD_DATASET ("TIPS")
Seaborn.fiolinplot (x = "tid", y = "tip", data = tips,
bestilling = ["middag", "lunsj"])
plt.forestilling()

Vi importerte sjøborn og matplotlib.Pyplot -biblioteker i begynnelsen av koden. Etter det brukte vi SET () -metoden. Denne funksjonen har "stil" -parameteren. Vi kan bruke denne parameteren til å tilpasse utformingen av figuren. Vi brukte den lastede datasettet () -metoden for å skaffe datarammen. Vi brukte deretter fiolinplot () -funksjonen for å lage fiolinkraftene i denne fasen. Denne metoden finnes i Seaborn -pakken.

X-aksen og y-aksetitler, så vel som bestillingen, er spesifisert her. X-aksen er merket som "tid" mens y-aksen er merket som "spiss". Middag og lunsj er inkludert i bestillingen. Neste, vi benyttet oss av showet () for å visualisere plottet.

Konklusjon

I denne artikkelen diskuterte vi de mange metodologiene som ble brukt til å lage fiolinplott i sjøborn. Spredningen av en numerisk poengsum om en eller kanskje flere grupper kunne sees ved hjelp av en fiolinplott. Violinplot () -metoden i Seaborn er veldig godt egnet. Fiolinplott ligner på boksplott inkludert visning av statistisk informasjon, men de gir også mer relevante data. I en fiolinplott er formen av "fiolin" en KDE som skildrer dataens morfologi. Ved hjelp av stil- og palettparametere endrer vi raskt oppsettet og fargeskjemaet for visualiseringen. Grafens design og fargetone kan tilpasses på en rekke måter gjennom Seaborn.