Seaborn เป็นห้องสมุดที่ช่วยในการแสดงข้อมูล มันมาพร้อมกับธีมที่ปรับแต่งเองและอินเทอร์เฟซระดับสูง
ฟังก์ชัน barplot กำหนดความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรตามหมวดหมู่และตัวแปรแบบต่อเนื่อง ข้อมูลจะแสดงในรูปของแท่งสี่เหลี่ยม โดยที่ความยาวของแท่งแสดงถึงสัดส่วนของข้อมูลในหมวดหมู่นั้นๆ
แผนภาพจุดที่คล้ายกับแผนภาพแท่ง แต่แทนที่จะเป็นตัวแทนของแถบเติม ค่าโดยประมาณของจุดข้อมูลจะแสดงด้วยจุดที่ความสูงเฉพาะบนอีกแกนหนึ่ง
ข้อมูลตามหมวดหมู่สามารถแสดงภาพได้โดยใช้แผนภาพแบบกระจายตามหมวดหมู่หรือ 2 แปลงแยกจากกัน โดยใช้ pointplot หรือฟังก์ชันระดับที่สูงกว่าที่เรียกว่า factorplot
ฟังก์ชันแฟคเตอร์พล็อตจะดึงพล็อตตามหมวดหมู่บน FacetGrid โดยใช้พารามิเตอร์ 'ชนิด' FacetGrid ใช้ฟังก์ชัน 'pointplot' เป็นค่าเริ่มต้น
ให้เราเข้าใจว่าสามารถใช้แฟคทอพล็อตเพื่อสร้างภาพข้อมูลด้วย Seaborn ได้อย่างไร -
ตัวอย่าง
import pandas as pd
import seaborn as sb
from matplotlib import pyplot as plt
my_df = sb.load_dataset('exercise')
sb.factorplot(x = "time", y = "pulse", hue = "kind",data = my_df);
plt.show() ผลลัพธ์
คำอธิบาย
- นำเข้าแพ็คเกจที่จำเป็น
- ข้อมูลที่ป้อนคือ 'การออกกำลังกาย' ซึ่งโหลดจากห้องสมุด Seaborn
- ข้อมูลนี้ถูกเก็บไว้ใน dataframe
- ใช้ฟังก์ชัน "load_dataset" เพื่อโหลดข้อมูลไอริส
- ข้อมูลนี้แสดงเป็นภาพโดยใช้ฟังก์ชัน 'factorplot'
- ในที่นี้ ดาต้าเฟรมถูกจัดให้เป็นพารามิเตอร์
- นอกจากนี้ยังมีการระบุค่า x และ y
- ข้อมูลนี้แสดงบนคอนโซล
