PLOT JARJA DE NABENBORNA

Um gráfico de junta é composto de três gráficos. Um gráfico mostra um gráfico estatístico multivariado que demonstra como a variável de critério flutua com as variáveis ​​preditores. O segundo gráfico, localizado na diagonal na borda superior do gráfico multivariado, ilustra a dispersão da variável imparcial. O último gráfico, situado na borda direita do gráfico multivariado com uma direção ajustada verticalmente, representa a dispersão da variável prevista.

A análise de variância refere -se a um parâmetro específico. Ele avalia e ilustra anomalias relevantes nos dados, enquanto a regressão múltipla avalia os vínculos entre diferentes variações e a intensidade dessa associação. O módulo marítimo PLOT () O método calcula um gráfico de dispersão que contém histogramas distintos na borda superior e nos lados direito da trama. Nesta seção, falaremos sobre como desenhar gráficos de junta.

Use o método JOUXTLOT ()

Vamos usar o PLOT () Método para criar os gráficos conjuntos. O gráfico nesta etapa indica um gráfico de dispersão com histogramas duplos nas bordas do mapa. O gráfico mostra que os campos "Total Bill" e "Tip" parecem ter uma associação positiva. À medida que o valor de um parâmetro aumenta, também será.

Embora as marcas no gráfico sejam dispersas, o valor de correlação parece modesto. Os histogramas relativos são retos porque a maioria das entradas é confinada à metade esquerda da dispersão. No entanto, a metade certa é mais ampla.

Importar Seaborn como SNS
importar matplotlib.pyplot como plt
Dicas = SNS.load_dataset ('dicas')
SNS.PLOT JOUX (X = 'Total_bill', y = 'TIP', Dados = Dicas, Altura = 10, razão = 4, espaço = 1)
plt.mostrar()

No início do programa, apresentamos Seaborn e Matplotlib.Bibliotecas Pyplot. O Seaborn será importado como SNS e Matplolib.Pyplot será importado como PLT. Em seguida, recuperaremos os dados de "dicas" usando a função load_dataset (). O módulo SeaBorn detém esta função. O cabeça() A função está sendo chamada. Nós aplicamos o PLOT () Método da biblioteca marítima. Esta função é utilizada para desenhar os gráficos da junta. Fornecemos as legendas de ambos os eixos, conjunto de dados, a altura do gráfico, razão e espaço como parâmetros do Método Junção (). No final, o mostrar() função de matplotlib.Pyplot será empregado para representar o gráfico.

Desenhe um plano de junta com um esquema de cores

Ao especificar o argumento "Hue" para "fumante", as variáveis ​​para fumantes serão mostradas em tons distintos neste exemplo. Veja como os dois componentes do "fumante" estão sendo separados. Gráficos de densidade são apresentados em ambas as fronteiras, em vez de histogramas, para ilustrar a representação de dados para as múltiplas categorias do parâmetro de cor independentemente.

Importar Seaborn como SNS
importar matplotlib.pyplot como plt
Dicas = SNS.load_dataset ('dicas')
SNS.PLOT JOUX (X = 'Total_bill', y = 'tip', dados = dicas, hue = 'fumante')
plt.mostrar()

Incorporamos o Seaborn e Matplotlib.Bibliotecas de Pyplot no início do programa. O SNS será usado para importar o Seaborn e, da mesma forma, o PLT será usado para importar matplotlib.Pyplot. Em seguida, usaremos o conjunto de dados de carregamento do método para obter os dados da variável "dicas". Este é um método do pacote marítimo. O Método Head () Serão aplicados. A biblioteca marítima PLOT () função tem sido usada. Os gráficos da junta são desenhados enquanto usam este método. Como argumentos da função PLOT (), Fornecemos títulos para o eixo x e y, o quadro de dados e a matiz. O parâmetro "Hue" determina o tom colorido da trama. Finalmente, com a ajuda do matplotlib.Pyplot mostrar() Método, o gráfico será exibido.

Desenhar uma linha de regressão

Uma inclinação da linha mostra o relacionamento entre diferentes variáveis. A curva foi desenhada. Assim, seria o mais próximo possível da maioria dos conjuntos de dados. A linha de regressão é calculada usando métodos numéricos, e podemos usar essa expressão para determinar as variáveis. Quando o argumento "tipo" é atribuído a "reg", o PLOT () O método é chamado. Uma linha de regressão é criada no gráfico. A linha de regressão está sendo usada para indicar várias medidas de desempenho.

Importar Seaborn como SNS
importar matplotlib.pyplot como plt
Dicas = SNS.load_dataset ('dicas')
SNS.PLOT JOUX (x = 'total_bill', y = 'tip', dados = dicas, tipo = 'reg')
plt.mostrar()

Primeiro, importamos os arquivos de cabeçalho necessários: Seaborn como SNS e Matplotlib.pyplot como plt. Vamos carregar o conjunto de dados embutidos de dicas com a ajuda de load_dataset (). Esta função está associada ao pacote marítimo. Nós usamos o cabeça() método. Em seguida, desenharemos os gráficos da junta empregando o PLOT () Método da biblioteca marítima. Esta função contém parâmetros diferentes, que incluem o título do eixo x como "total_bill", o eixo y como "dica", dados de dicas e gentil.

Definimos o valor do argumento "tipo" como "reg" para desenhar a linha de regressão no gráfico. Nós agora chamamos o mostrar() função para ilustrar o gráfico resultante.

Desenhe histograma 2D

O argumento "gentil" no programa anterior seria especificado como "Hist", e o gráfico da junta descreve um histograma 2D. A análise de frequência para duas variáveis ​​nominais consecutivas é usada em um histograma 2D. O comprimento das linhas em um histograma 1D reflete o total. Em um histograma 2D, cada barra no gráfico mostra um intermediário e inclui a probabilidade cumulativa de ocorrência das entradas nas duas categorias. O gráfico principal é constituído de segmentos quadrados que foram coloridos em um espectro.

Importar Seaborn como SNS
importar matplotlib.pyplot como plt
Dicas = SNS.load_dataset ('dicas')
SNS.PLOT JOUX (X = 'Total_bill', y = 'TIP', Data = Dicas, Kind = 'Hist')
plt.mostrar()

Depois de apresentar as bibliotecas Seaborn e Matplotlib.pyplot com o apoio do load_dataset (), Carregaríamos os pontos de dados embutidos das dicas. O módulo SeaBorn está ligado a este método. O cabeça() A função foi utilizada.

Em seguida, usaremos o PLOT () função do pacote marítimo para criar gráficos conjuntos. Este método possui vários parâmetros, incluindo o rótulo do eixo x de "Total Bill", rótulo do eixo Y de "Tip", dados de dicas e gentil. Para desenhar um histograma bidimensional, definimos o valor do parâmetro "tipo" para "Hist". Nós usamos o mostrar() Método para visualizar o gráfico final.

Conclusão

Discutimos várias abordagens para desenhar os gráficos conjuntos com a ajuda do pacote marítimo. Fornecendo valor numérico aos argumentos apropriados ao Método junção (), Podemos mudar a dimensão do gráfico, a proporção de eixos, a altitude das coordenadas e o espaçamento entre o eixo x e y. Nos gráficos conjuntos, podemos modificar o layout do gráfico e adicionar a linha de regressão.