Distplot de Seaborn

Um gráfico de dispersão, também conhecido como distribuição, exibe a variação no conjunto de dados original. A dispersão total de parâmetros de dados em tempo real é mostrada pela função Distplot () da estrutura marítima. A Biblioteca Seaborn, em conjunto com a Biblioteca Matplotlib, é aplicada para visualizar o distribuição entre as várias modificações. Os dados são representados usando um histograma, bem como uma curva no distplot.

A Biblioteca Seaborn incorpora uma variedade de métodos para plotar as informações e exibir as flutuações de dados. O distplot é criado usando o método Distplot () do pacote Seaborn. O distplot ilustra os parâmetros do modelo unitário, que é a dispersão estatística de um parâmetro versus a relação de dispersão.

O parâmetro do conjunto de dados é passado para o método Distplot (), que retorna um gráfico com a relação de dispersão. Para determinar a possibilidade de dispersão das variáveis ​​dependentes sobre os múltiplos conjuntos de dados, o método Distplot () da biblioteca marítima pode ser combinado com o gráfico KDE. O termo KDE é abreviado como estimativa de densidade do kernel. Vamos discutir o distploamento do mar em detalhes:

Exemplo 1:

O gráfico a seguir ilustra uma dispersão simples nesta etapa. Com a ajuda de aleatória.Randn (), gera aleatoriamente valores. Opera quando especificamos os atributos manualmente.

Primeiro de tudo, introduzimos os três arquivos de cabeçalho. O matplotlib.O arquivo de cabeçalho do pyplot é importado como PLT. Seaborn é introduzido como SNS. E Numpy é introduzido como NP. Em seguida, utilizamos as duas funções das diferentes bibliotecas. A função set () é aplicada para especificar o tamanho da plotagem. Então, fornecemos o parâmetro do "figsize". Esta função está relacionada à biblioteca marítima.

Empregamos a função Randn () da biblioteca Numpy do arquivo de cabeçalho. O valor é armazenado na variável "x '". O método Distplot () é aplicado para desenhar o gráfico. Esta função contém o valor da variável x como seu argumento. Por fim, o PLT.o método show () é usado para representar o enredo.

Exemplo 2:

O distplot é exibido de várias maneiras. Para ilustrar as quatro variantes simultaneamente, utilizamos a função Subplot () do método da estrutura Pylab. Podemos gerar visualizações completamente distintas modificando os argumentos da função Distplot (). Os usuários interagem com alguns desses argumentos para alterar a tonalidade, o layout e outros aspectos.

No início do programa, temos que importar algumas bibliotecas importantes. Cada método pyplot modifica um visual em um certo aspecto. Seaborn é um pacote analítico visual baseado em matplotlib. Numpy é um módulo Python para uma computação numérica amplamente usada. Pylab é uma biblioteca que integra métodos de Pacotes Numpy e Matplotlib para criar um ambiente de desenvolvimento integrado.

Na próxima etapa, especificamos o tamanho da figura. Então, aplicamos o método set () da biblioteca marítima. Junto com isso, utilizamos os métodos de semente () e randn (). Ambas as funções estão incluídas na biblioteca Numpy. Nesse caso, desenhamos as quatro distribuições diferentes. Invocamos os métodos Distplot () separadamente em quatro subparcelas. Para desenhar a primeira subtrama, simplesmente definimos suas dimensões e depois aplicamos a função Distplot () da Biblioteca Seaborn. Para a segunda subparcela, fornecemos os parâmetros "tapete" e "hist" para a função Distplot ().

Para desenhar a terceira subparcela, empregamos o método DOLLOT () após definir as dimensões. Aqui, definimos o valor "falso" para a variável "vertical". Da mesma forma, para o último, queremos desenhar um gráfico KDE, então usamos a função Kdeplot () da Biblioteca Seaborn. O valor do parâmetro "sombra" é dado como "verdadeiro". E o valor da "cor" é definido como "B". No final, para exibir essas subparcelas, o PLT.o método show () é aplicado.

Exemplo 3:

No histograma, às vezes exibimos o quadro de dados usual do módulo marítimo. Porque esse é um conjunto de dados tão enorme, apenas uma entrada será suficiente.

Aqui, incorporamos as bibliotecas "PLT" e "SNS". A biblioteca “PLT” é importada por Matplotlib.Pyplot e a biblioteca "SNS" são importados pela Biblioteca Seaborn. Aqui, recuperamos o quadro de dados do Titanic, por isso chamamos o método load_dataset () da biblioteca marítima. Na próxima etapa da descrição do tiro, usamos o método Distplot (). Finalmente, o gráfico é ilustrado usando o PLT.show () função.

Exemplo 4:

Também é possível ajustar o tamanho das caixas e eliminar a linha. Nesse caso, especificaremos o tamanho das caixas, além de tornar a borda do KDE transparente, invocando a função Distplot ().

Depois de importar os arquivos de cabeçalho necessários, Matplotlib.Pyplot e Seaborn, pretendemos obter o conjunto de dados Titanic. Assim, usamos o método de carga de carga da biblioteca marítima (). Chamamos a função Distplot () para desenhar o gráfico. Existem três parâmetros neste método. A função Distplot () nos permite definir o tamanho do compartimento e o valor de "KDE". O valor de "KDE" está definido como "verdadeiro" neste caso. Então, usando o PLT.Mostrar () Método, o gráfico é visto.

Conclusão

Demonstramos como desenhar distração usando a biblioteca marítima neste artigo. Vimos uma variedade de exemplos relacionados a este tópico determinado. A função Distplot () da Biblioteca Seaborn permite que os usuários exibam um histograma com uma linha. Isso pode ser ilustrado de várias maneiras diversas. Seaborn é frequentemente aplicado em associação com Matplotlib, que é uma estrutura de visualização. Um distplot é um gráfico que mostra uma dispersão de variação única dos dados. O método HIST de matplotlib é integrado pelo método Kdeplot () no método Distplot ().