PLOT BOXEBRADA SEABORN

Seaborn é um módulo Python para criar visualizações numéricas. É baseado na biblioteca Matplotlib e interage extensivamente com arquivos de cabeçalho de pandas. Seaborn auxilia os usuários a analisar e compreender os dados. Suas funções de visualização funcionam com estrutura de dados e matrizes, incluindo registros inteiros, fornecendo o mapeamento semântico necessário e o conjunto de associações internamente para gerar gráficos úteis. Sua fonte de dados, API explícita, permite que os usuários se concentrem em interpretar os gráficos em vez dos técnicos de apresentá -los.

A interoperabilidade da plotagem de Seaborn permite que o usuário a acesse em vários cenários, como análise exploratória, interatividade real em aplicativos gráficos e resultado arquivado em uma variedade de representações gráficas e vetoriais.

Um gráfico de caixa tende a manter os dados estatísticos organizados para que as análises dentro dos parâmetros ou mesmo em um conjunto de atributos sejam mais claras. Se fornecido, os percentis e valores críticos para a mediana são mostrados na estrutura base do gráfico da caixa. Os pontos de dados são linhas horizontais que passam pelo meio de todas as caixas, enquanto os bigodes representam linhas paralelas que se expandem para seus conjuntos de dados mais excessivos, e as caps representam linhas desenhadas que correm pelas bordas dos bigodes. O BoxPlot também pode ser utilizado para encontrar outliers em um determinado quadro de dados.

Aprenderemos os métodos de desenho de gráficos de caixa do módulo SeaBorn neste tutorial de dica do Linux.

Uso do método boxplot ()

A função boxplot () é usada para desenhar um gráfico de boxplot. O conjunto de dados de inflorescência da íris é importado na instância abaixo. O BoxPlot acaba exibindo os valores mais baixos, mais altos, 1º percentil e do terceiro percentil.

Importar Seaborn como SNS
importar matplotlib.pyplot como plt
df = SNS.load_dataset ('íris')
Imprimir (df.cabeça())
SNS.boxplot (y = df ["Sepal_length"])
plt.mostrar()

No início do programa, temos que importar as bibliotecas. A biblioteca “Seaborn” é importada como SNS, e a biblioteca “Matplotlib.Pyplot ”foi importado como PLT. Então declaramos uma variável chamada “df.“Queremos carregar os dados, por isso usamos a função de carga de carga (). O conjunto de dados é armazenado na variável "df". A função Head () está sendo usada. Para obter as primeiras entradas N, usaremos esta função. Dependendo da posição do objeto, este método contém apenas os primeiros n registros. É capaz de determinar efetivamente se o objeto contém o tipo de dados apropriado. A série de entradas para selecionar.

Agora empregamos a função boxplot () e fornecemos o parâmetro y para esta função. Um boxplot é uma técnica padrão para representar dados multidimensionais que consistem em cinco análises: "Minimal", "Primeiro percentil", "média", "terceiro percentil" e "mais alto.”Para mostrar o gráfico final, o PLT.o método show () é aplicado.

Boxplot Horizontal

Um enredo horizontal pode ser usado como uma caixa. Vamos desenhar o boxplot no plano horizontal, conforme apresentado na figura. Estaremos usando o quadro de dados da íris mais uma vez. Os tons exibidos são os tons padrão; No entanto, eles podem ser alterados.

Importar Seaborn como SNS
importar matplotlib.pyplot como plt
df = SNS.load_dataset ('íris')
SNS.boxplot (y = df ["espécie"], x = df ["Sepal_length"]))
plt.mostrar()

Primeiro de tudo, integramos dois arquivos de cabeçalho. O arquivo de cabeçalho Seaborn e Matplotlib.Pyplot. O conjunto de dados de carga () está sendo usado para carregar o conjunto de dados no gráfico. Na etapa subsequente, adicionamos o método Head (). Esta função retorna os cinco primeiros quadros do conjunto de dados por configuração. Existe apenas um parâmetro de entrada: a série de linhas. Este argumento nos permite indicar o número de valores que exigimos.

Vamos usar a função boxplot (), pois pode indicar ainda mais as anomalias e valores associados. Aqui damos o parâmetro x e o parâmetro y para esta função. O rótulo do eixo y do enredo é tomado como o nome da espécie, e o rótulo do eixo x do gráfico é retirado de Sepal_length. Aplicamos a função show () para representar o enredo resultante.

Personalize as cores do boxplot

Tons para o gráfico de boxplot podem ser personalizados. Ao especificar o atributo "paleta", podemos conseguir isso. Houve uma variedade de paletas, e a paleta "magma" inclui uma ampla gama de magma.

Importar Seaborn como SNS
importar matplotlib.pyplot como plt
df = SNS.load_dataset ('íris')
SNS.boxplot (y = df ["espécie"], x = df ["Sepal_length"], palette = "magma")
plt.mostrar()

Especificamos uma variante chamada "df" depois de introduzir as bibliotecas Seaborn e Matplotlib no programa. Em seguida, estamos usando o método de carga de carga () para recuperar os dados. Na variável "DF", o conjunto de dados é salvo. O método Head () será aplicado. Esta função seria usada para adquirir os primeiros n itens.

Agora vamos empregar o método boxplot (), ao qual atribuímos os parâmetros x e y. Junto com esses parâmetros, especificamos a cor das parcelas de caixa. Definimos a cor "magma" para o parâmetro "paleta" neste código. O plt.o método show () é usado para ilustrar o gráfico moldado.

Ajuste o tamanho da caixa

A opção de largura será usada para alterar o tamanho dos diferentes gráficos de caixa. A largura padrão é 1; Portanto, um pouco menos do que isso diminui as caixas.

Importar Seaborn como SNS
importar matplotlib.pyplot como plt
df = SNS.load_dataset ('íris')
SNS.boxplot (x = df ["espécie"], y = df ["Sepal_length"], largura = 0.2)
plt.mostrar()

As bibliotecas necessárias devem ser carregadas no início do código. O conjunto de dados no gráfico é carregado usando o método de dados de carga (). O método Head () foi usado na etapa subsequente. Por padrão, este método fornecerá os cinco primeiros segmentos do conjunto. Utilizaremos o método boxplot () para desenhar as parcelas da caixa. Esta função foi atribuída o parâmetro x e o parâmetro y já citado. A largura dos gráficos da caixa também é especificada.

Então, fornecemos essa função com o argumento de "largura". O eixo y do enredo é rotulado com o nome da espécie, enquanto o eixo x do gráfico é rotulado com comprimento sépico. Temos utilizado o método show () para representar o gráfico de saída.

Conclusão

Neste artefato, analisamos como desenhar boxplots usando a biblioteca marítima. Vimos como mudar a largura e as cores das parcelas da caixa. A representação visual de apresentar conjuntos de informações estatísticas por seu percentil é referida como um enredo de caixa. Ele efetivamente encapsula os dados coletados usando uma caixa e barras e nos permite avaliar todos os conjuntos diretamente.