TechCodeview

V tomto článku budeme diskutovať o tom, ako môžeme vytvoriť a počítanie grafu pomocou knižnice seaborn a ako sa dajú použiť rôzne parametre na odvodenie výsledkov z funkcií nášho súboru údajov.

Seaborn knižnica

Knižnica z mora je široko používaná medzi analytikmi údajov, galaxia grafov, ktoré obsahuje, poskytuje najlepšiu možnú reprezentáciu našich údajov.

Morskú knižnicu je možné importovať do nášho pracovného prostredia pomocou

 import seaborn as sns 

Poďme si teraz povedať, prečo používame countplot a aký význam majú jeho parametre.

Počítadlo

Graf počtu sa používa na vyjadrenie výskytu (počtov) pozorovania prítomných v kategorickej premennej.

java escape znak

Na vizuálne zobrazenie používa koncept stĺpcového grafu.

Parametre-

Nasledujúce parametre sú špecifikované pri vytváraní počítacieho grafu, získajme o nich stručnú predstavu-

x a y-Tento parameter špecifikuje údaje, na ktoré odkazujeme pri reprezentácii, a potom sleduje zvýraznené vzory.farba-Tento parameter určuje farbu, ktorá môže dodať nášmu pozemku dobrý vzhľad.paleta-Preberá hodnotu palety. Väčšinou sa používa na zobrazenie premennej odtieňa.odtieň-Tento parameter určuje názov stĺpca.údaje-Tento parameter určuje dátový rámec, ktorý by sme chceli použiť na reprezentáciu. Údaje môžu byť napríklad pole.vyhnúť sa-Tento parameter je voliteľný a ako vstup akceptuje boolovskú hodnotu.nasýtenie-Tento parameter akceptuje plávajúcu hodnotu. Keď to špecifikujeme, môžeme pozorovať odchýlky v intenzite farieb.poradie_odtieňov-Parameter hue_order berie reťazce ako vstup.kwargs-Parameter kwargs určuje mapovanie kľúča a hodnoty.sekera-Parameter ax je voliteľný a používa sa na výber osí, na ktorých sa vytvárajú grafy.orientovať-Parameter orient je voliteľný a hovorí o orientácii pozemku, ktorú potrebujeme, horizontálne alebo vertikálne.

Teraz sa pozrime, aké sú rôzne spôsoby reprezentácie našich atribútov.

V prvom príklade vytvoríme graf počtu pre jednu premennú. Na implementáciu toho istého sme použili „tipy“ súboru údajov.

1. Hodnota sa počíta pre jednu premennú

Príklad -

 import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import pandas as pd #loading the dataset 'tips' df=pd.read_csv('/content/tips.csv') #plotting the graph sns.countplot(x='sex',data=df) plt.show() 

Výkon:

V ďalšom príklade použijeme parameter hue a vytvoríme countplot.

Nasledujúci program ilustruje to isté -

2. Reprezentácia dvoch kategorických premenných pomocou parametra odtieňa

Príklad -

urobiť skript shellu spustiteľný

 import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import pandas as pd #loading the dataset 'tips' df=pd.read_csv('/content/tips.csv') #plotting the graph sns.countplot(x='sex',hue='smoker',data=df) plt.show() 

Výkon:

V ďalšom príklade budeme brať do úvahy os y a vytvoríme horizontálny graf.

java matematika

Nasledujúci program ilustruje to isté -

3. Vytváranie horizontálnych grafov

Príklad -

 import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import pandas as pd #loading the dataset 'tips' df=pd.read_csv('/content/tips.csv') #plotting the graph sns.countplot(y='sex',hue='smoker',data=df) plt.show() 

Výkon:

Poďme sa teraz pozrieť na to, ako môžu farebné palety zlepšiť prezentáciu našich údajov.

V ďalšom príklade použijeme parameter 'paleta'.

Nasledujúci program ilustruje to isté -

4. Používanie farebných paliet

Vstup-

 import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import pandas as pd #loading the dataset 'tips' df=pd.read_csv('/content/tips.csv') #plotting the graph sns.countplot(x='sex', data=df, palette='Set1') plt.show() 

Výkon:

V ďalšom príklade použijeme parameter color a pozrime sa, ako to funguje?

Nasledujúci program ilustruje to isté -

1 z 1000

5. Použitie parametra „color“

Príklad -

 import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import pandas as pd #loading the dataset 'train' df=pd.read_csv('/content/train.csv') #plotting the graph sns.countplot(x='Pclass',hue='Sex', data=df, color='green') plt.show() 

Výkon:

Teraz použijeme parameter „saturácia“ a uvidíme, ako to ovplyvní reprezentáciu našich údajov.

Nasledujúci program ilustruje to isté -

6. Použitie parametra „sýtosť“

Príklad -

 import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import pandas as pd #loading the dataset 'train' df=pd.read_csv('/content/train.csv') #plotting the graph sns.countplot(x='Pclass',data=df, color='green', saturation=0.1) plt.show() 

Výkon:

triediace pole v jazyku Java

A nakoniec v poslednom príklade použijeme parametre šírka čiary a edgecolor.

Použitie matplotlib.axes.Axes.bar()

Príklad -

 import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import pandas as pd #loading the dataset 'train' df=pd.read_csv('/content/train.csv') sns.countplot(x='Sex', data=df, color='green', facecolor=(0,0,0,0), linewidth=5, edgecolor=sns.color_palette('BrBG',2)) plt.show() 

Výkon: