Fabuła skrzypiec morskich

Searorn to wspaniały interfejs graficzny Python do wizualizacji grafiki statystycznej. Zawiera wspaniałe standardowe układy i schematy kolorów, które umożliwiają bardzo atrakcyjne wizualizacje numeryczne. Wykres skrzypiec wykonuje identyczną funkcję z wykresem włosia lub pudełka. Wyświetla zestaw liczbowych punktów danych wśród jednej, a może bardziej ciągłych zmiennych. Wykres skrzypiec, oprócz wykresu pudełkowego, ma oszacowanie gęstości jądra. Może to być wydajna i elegancka technika wyświetlania kilku punktów danych w wymiarach przestrzennych.

W „szerokiej formie” każdy element statystyczny, który można przedstawić na wykresie, jest zawarty w zestawie danych. Można zastosować pakiet Numpy lub inne różne moduły. Jednak biblioteki pandów są ogólnie zalecane, ponieważ odpowiednie etykiety są wymagane do zdefiniowania obu osi. Gdy szczególnie w porównaniu z wykresami skrzynkowymi, które mogą również zaciemniać odpowiednie dane, wykresy skrzypiec wymagają zwiększonego rozpoznawania.

Przykład 1

W takim przypadku używamy Violinplot () do utworzenia ogólnego przedstawienia bazy danych „FMRI”. Kategoryzujemy elementy danych według atrybutu, który obejmuje w tym przypadku region i zdarzenie.

importować Seaorn
importować matplotlib.Pyplot as Plt
Seorborn.set (style = „Whitegrid”)
FMRI = Seaorn.load_dataset („fmri”)
Seorborn.Piolinplot (x = "czas czasowy",
y = „sygnał”,
hue = „region”,
style = "zdarzenie",
dane = fmRI)
plt.pokazywać()

Po zaimportowaniu plików nagłówkowych Searn i Matplotlib.Pyplot, wykorzystujemy metodę pakietu SET (). Zawiera „styl” jako parametr. Wskazujemy styl naszej fabuły za pomocą tego parametru. Teraz importujemy ramkę danych „fMRI”, więc używamy funkcji Load_Dataset ().

W tym etapie stosujemy metodę krawędzi () do rysowania wykresów skrzypiec. Moduł morski zawiera tę funkcję. Tutaj określamy tytuł osi X i osi Y, odcienia, stylu i danych. Wykres skrzypiec jest porównywalny z wykresem pola i wykresu wąsy pod względem funkcji. Pokazuje różnorodność danych statystycznych na różnych etapach tylko jednej i być może bardziej kategorycznych zmiennych, zapewniających porównywalność. Może to być skuteczne i wciągające podejście do zilustrowania licznych proporcji danych jednocześnie. Ostatecznie używamy metody show () do zilustrowania wykresu.

Przykład 2

W tym przykładzie dodano parametr „palety”. Tworzymy punkty za pomocą różnych odcieni za pomocą argumentu „palety”. Zauważymy, w jaki sposób paleta służy do utworzenia wykresu skrzypcowego o wielu zmiennych obrazu kolorów w następującym przypadku:

importować Seaorn
importować matplotlib.Pyplot as Plt
Seorborn.set (style = „Whitegrid”)
Wskazówki = Seaorn.load_dataset („końcówki”)
Seorborn.Piolinplot (x = „dzień”, y = „total_bill”, hue = „palacz”,
data = wskazówki, palette = "set2", Dodge = true)
plt.pokazywać()

Po pierwsze, wprowadzamy wymagane biblioteki, Searorn i Matplotlib.Pyplot. Za pomocą metody set () skutecznie określiliśmy wzór tła wykresu. To jest funkcja modułu morskiego. Argument stylu jest w tym przypadku ustawiony na „Whitegrid”.

W następnym kroku, aby załadować ramkę danych „TIPS”, używamy metody load Pakiet () Seaorn Package (). Metoda skrzypiec () jest wykorzystywana do rysowania wykresów skrzypiec. Ta metoda ma wiele parametrów. Podając argument „palety” do funkcji Piolinplot (), ustawiamy kolorystykę fabuły. Wreszcie używamy matplotlib.Metoda show () modułu Pyplot do reprezentowania wypełnionej wykresu.

Przykład 3

Stworzymy każdy wymiar atrybutu kolorów na określonych osiach kategorii w wyznaczonym obszarze. Konfigurowanie Dodge'a do prawdziwego przy jednoczesnym wykorzystaniu izolatów warstw Hue lokalizacji dla różnych wariantów odcienia w dowolnym miejscu wzdłuż wymiaru deklaratywnego. Argument „palety” jest stosowany w celu przedstawienia kilku wariantów parametru Hue.

importować Seaorn
importować matplotlib.Pyplot as Plt
Seorborn.set (style = „Whitegrid”)
Wskazówki = Seaorn.load_dataset („końcówki”)
Seorborn.Piolinplot (x = „dzień”, y = „total_bill”,
data = wskazówki, hue = „czas”, palette = „pastel”)
plt.pokazywać()

Na początku programu włączyliśmy pliki nagłówka. Biblioteka Seaorn jest importowana jako SNS i Matplotlib.Wykres jest importowany jako PLT. Teraz definiujemy układ tła wykresu za pomocą metody set (). Biblioteka Seaorn ma tę funkcję. Tutaj wartość parametru stylu to „Whitegrid”.

Teraz nadszedł czas, aby załadować wbudowaną ramkę danych, więc nazwaliśmy metodę Load_Dataset () Pakiet Seaorn. Stosowana jest funkcja klęcowa (). Ta funkcja zawiera różne parametry, w tym podpis obu osi, wartość odcienia, danych, palety i Dodge. Na koniec używamy funkcji show () matplotlib.Moduł Pyplot do wyświetlania końcowego wykresu.

Przykład 4

W takim przypadku zapewnimy jawne polecenie określenia sekwencji skrzypiec.

importować Seaorn
importować matplotlib.Pyplot as Plt
Seorborn.set (style = „Whitegrid”)
Wskazówki = Seaorn.load_dataset („końcówki”)
Seorborn.Piolinplot (x = "time", y = "tip", data = wskazówki,
Order = [„obiad”, „lunch”])
plt.pokazywać()

Zaimportowaliśmy Seaorn i Matplotlib.biblioteki pyplot na początku kodu. Następnie zastosowaliśmy metodę set (). Ta funkcja ma parametr „stylu”. Możemy użyć tego parametru do dostosowania projektu rysunku. Zastosowaliśmy metodę załadowanej danych () do uzyskania ramki danych. Następnie użyliśmy funkcji ViolinPlot () do utworzenia wykresów skrzypiec w tej fazie. Ta metoda znajduje się w pakiecie Seaorn.

Podano tutaj tytuły osi X i osi Y, a także zamówienie. Oś X jest oznaczona jako „czas”, podczas gdy oś Y jest oznaczona jako „napiwek”. Obiad i lunch są wliczone w kolejność. Następnie zastosowaliśmy funkcję show () do wizualizacji fabuły.

Wniosek

W tym artykule omówiliśmy liczne metodologie stosowane do tworzenia działek skrzypiec w Seborn. Rozproszenie liczbowego wyniku o jednej lub może więcej grup można zobaczyć za pomocą wykresu skrzypiec. Metoda Violinplot () w Seorbor. Działki skrzypiec są podobne do wykresów skrzynkowych, w tym wyświetlania informacji statystycznych, ale dostarczają również bardziej odpowiednich danych. Na działce skrzypiec forma „skrzypiec” jest KDE, który przedstawia morfologię danych. Za pomocą parametrów stylu i palety szybko modyfikujemy układ i kolorystykę wizualizacji. Projekt i odcień wykresu można dostosować na różne sposoby przez Seaorn.