TechCodeview

I denne artikkelen vil vi diskutere hvordan vi kan lage en telleplott bruk av sjøborne biblioteket og hvordan de forskjellige parameterne kan brukes til å utlede resultater fra funksjonene i datasettet vårt.

Seaborn bibliotek

Det sjøfødte biblioteket er mye brukt blant dataanalytikere, galaksen av plott det inneholder gir best mulig representasjon av dataene våre.

Det sjøfødte biblioteket kan importeres til vårt arbeidsmiljø ved hjelp av-

python-listen initialiseres

 import seaborn as sns 

La oss nå diskutere hvorfor vi bruker countplot og hva som er betydningen av parameterne.

Telleplott

Tellediagrammet brukes til å representere forekomsten(tellingene) av observasjonen som er tilstede i den kategoriske variabelen.

Den bruker konseptet med et stolpediagram for den visuelle skildringen.

Parametere-

Følgende parametere spesifiseres når vi lager et telleplot, la oss få en kort ide om dem-

x og y-Denne parameteren spesifiserer dataene vi refererer til for representasjon og observerer deretter de uthevede mønstrene.farge-Denne parameteren spesifiserer fargen som kan gi et godt utseende til tomten vår.palett-Det tar verdien av paletten. Det brukes mest for å vise fargetonevariabelen.nyanse-Denne parameteren spesifiserer kolonnenavnet.data-Denne parameteren spesifiserer datarammen vi ønsker å ta for representasjonen. For eksempel kan data være en matrise.dukke-Denne parameteren er valgfri, og den godtar en boolsk verdi som input.metning-Denne parameteren godtar en flytende verdi. En variasjon i fargeintensiteten kan observeres når vi spesifiserer dette.hue_order-Parameteren hue_order tar strenger som input.kwargs-Parameteren kwargs spesifiserer nøkkel- og verditilordningene.øks-Parameteren akse er valgfri og brukes til å ta akser som plott opprettes på.orientere-Parameteren orientering er valgfri og forteller retningen til plottet vi trenger, horisontal eller vertikal.

La oss nå se hva som er de forskjellige måtene å representere egenskapene våre på.

I det første eksemplet vil vi lage et telleplot for en enkelt variabel. Vi har tatt datasettet 'tips' for å implementere det samme.

1. Verdien teller for en enkelt variabel

Eksempel -

 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() 

Produksjon:

I neste eksempel vil vi bruke hue-parameteren og lage et telleplot.

Følgende program illustrerer det samme-

2. Representerer to kategoriske variabler ved å bruke fargetoneparameter

Eksempel -

lytteport

 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() 

Produksjon:

I det neste eksemplet vil vi vurdere y-aksen og lage et horisontalt telleplott.

Følgende program illustrerer det samme-

3. Opprette horisontale plott

Eksempel -

 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() 

Produksjon:

La oss nå se på hvordan fargepaletter kan forbedre presentasjonen av dataene våre.

I neste eksempel vil vi bruke parameteren 'palett'.

Følgende program illustrerer det samme-

4. Bruke fargepaletter

Inndata-

 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() 

Produksjon:

I neste eksempel vil vi bruke parameteren farge og la oss se hvordan det fungerer?

Følgende program illustrerer det samme-

5. Bruke en parameter 'farge'

Eksempel -

 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() 

Produksjon:

Nå skal vi bruke parameteren 'metning' og se hvordan det påvirker representasjonen av dataene våre.

Følgende program illustrerer det samme-

numpy standardavvik

6. Bruk av parameteren 'metning'

Eksempel -

 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() 

Produksjon:

Og til slutt i det siste eksemplet vil vi bruke parameterne linje bredde og kantfarge.

Bruke matplotlib.axes.Axes.bar()

Eksempel -

 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() 

Produksjon: