Seaborn เป็นห้องสมุดที่ช่วยในการแสดงข้อมูล มันมาพร้อมกับธีมที่ปรับแต่งเองและอินเทอร์เฟซระดับสูง
แผนภูมิกระจายทั่วไป ฮิสโทแกรม ฯลฯ ไม่สามารถใช้เมื่อตัวแปรที่ต้องทำงานด้วยมีลักษณะการจัดหมวดหมู่ นี่คือเมื่อจำเป็นต้องใช้ scatterplot ที่จัดหมวดหมู่
พล็อตเช่น 'สตริปล็อต', 'สวอร์มพล็อต' ใช้เพื่อทำงานกับตัวแปรตามหมวดหมู่ ฟังก์ชัน 'สตริปล็อต' จะใช้เมื่ออย่างน้อยหนึ่งในตัวแปรถูกจัดหมวดหมู่ ข้อมูลจะถูกแสดงในลักษณะที่จัดเรียงตามแกนใดแกนหนึ่ง
ไวยากรณ์ของฟังก์ชันสตริปพล็อต
seaborn.stripplot(x, y,data,…)
ให้เราดูว่าฟังก์ชัน 'stripplot' สามารถใช้เพื่อพล็อตตัวแปรตามหมวดหมู่ในชุดข้อมูลได้อย่างไร
ตัวอย่าง
import pandas as pd
import seaborn as sb
from matplotlib import pyplot as plt
my_df = sb.load_dataset('iris')
sb.stripplot(x = "species", y = "sepal_length", data = my_df)
plt.show() ผลลัพธ์
คำอธิบาย
- นำเข้าแพ็คเกจที่จำเป็น
- ข้อมูลที่ป้อนคือ 'iris_data' ซึ่งโหลดจากไลบรารี scikit เรียนรู้
- ข้อมูลนี้ถูกเก็บไว้ใน dataframe
- ใช้ฟังก์ชัน "load_dataset" เพื่อโหลดข้อมูลไอริส
- ข้อมูลนี้แสดงเป็นภาพโดยใช้ฟังก์ชัน "สตริปล็อต"
- ในที่นี้ ดาต้าเฟรมถูกจัดให้เป็นพารามิเตอร์
- เราจะเห็นว่าค่าบางค่าซ้อนทับกัน
- นอกจากนี้ยังมีการระบุค่า x และ y
- ข้อมูลนี้แสดงบนคอนโซล
