Seaorn stripplot
É um método visual de análise de dados para resumir um conjunto de dados de variável única. Como o gráfico da tira mostra todas as observações, bem como uma representação da distribuição subjacente, é considerado razoável para a caixa ou a trama de violino.”
Sintaxe do Stripplot em Seaborn
Seancen.stripplot (x = nenhum, y = nenhum, hue = nenhum, dados = nenhum, cor = nenhum, paleta = nenhum, tamanho = 10, edgecolor = 'cinza', largura de linha = 0, ax = nenhum, ** kwargs)x, y, matiz: Para plotar dados de formato longo, você precisará das entradas. Estes são os nomes dos dados vetoriais ou variáveis.
dados: Para fins de plotagem, um conjunto de dados foi criado. A ausência de x e y é lida como uma forma larga. Além disso, é provável que seja de forma longa. Um DataFrame em pandas. No entanto, é necessário definir os parâmetros x, y e tonalidade para especificar facilmente como os dados do quadro de dados devem ser mostrados.
Ordem, hue_order: Para uma paleta de gradiente, este termo inclui as cores individuais de cada peça. O enredo apropriado é retornado por este método.
Jitter: A extensão do jitter que deve ser aplicada (ao longo do eixo categórico). Quando você tem muitos pontos que se sobrepõem, isso pode ajudá -lo a ver a distribuição mais facilmente. Você pode definir os valores do jitter (com a amplitude da faixa de variável aleatória uniformemente distribuída) ou deixá -lo em verdade como um padrão aceitável.
desviar: Habilitando isso para a utilização do ninho de tonalidade separa as tiras ao longo do eixo classificado para níveis distintos de matiz. Ou então, os pontos de cada nível serão empilhados um no outro.
orientar: O enredo é orientado de uma certa maneira (vertical ou horizontal). Isso normalmente é inferido dos tipos das variáveis de entrada, mas pode ser utilizado para esclarecer mal-entendidos quando os parâmetros x e y são inteiros ou ao representar graficamente dados de formato largo.
cor: Cor para todos os elementos ou semente de uma paleta de gradiente.
paleta: Cores para utilizar para os vários níveis da variável tonalidade. Paleta de cores () deve ser capaz de interpretá -la, ou um dicionário relacionando valores de matiz às cores de matplotlib.
espessura da linha: A largura das linhas cinza que cercam os pontos da trama.
Edgecolor: A cor das linhas circunda cada ponto. O brilho dos pontos é governado pela paleta de cores usada durante o núcleo dos pontos se você passar “cinza.”
machado:.
Kwargs: Matplotlib.eixos.Eixos.A dispersão recebe qualquer argumento de palavra -chave adicional ().
Exemplo 1
Aqui, temos uma ilustração simples do enredo da tira com o módulo Seaborn. Vamos entrar na parte de implementação. Nós definimos o estilo da trama como DarkGrid. O MPG do conjunto de dados é importado dentro do load_dataset (). Em seguida, temos uma função de plotagem de tira que tem a entrada X como peso e entrada Y como aceleração. Este gráfico de tira comparará o peso e a aceleração do conjunto de dados MPG. O Código de Seaborn stripplot está afixado aqui.
Lá temos uma visualização básica do enredo da tira na figura do gráfico a seguir.
Exemplo 2
Aqui, temos uma trama de tira usada para construir um enredo de tira horizontal específico. Quando apenas um parâmetro de entrada é usado em vez de dois, o eixo designa cada um dos parâmetros de entrada como um eixo. Inserimos as dicas do conjunto de dados na função load_dataset. No conjunto de dados DIPS, pegamos uma coluna total_bills para a nossa entrada X, que é usada na função de plotagem de tira. O Código de Seaborn stripplot está afixado aqui.
A figura a seguir mostra a visualização horizontal da trama da tira.
Exemplo 3
Estamos usando o jitter de parâmetro para fazer o enredo da tira neste exemplo. Nós estilizamos o enredo definindo DarkGrid na função Set. Depois disso, adicionamos a amostra de dados Titanic no load_dataset e chamamos este Seaorn Laod_dataset na variável Titanic. Em seguida, temos um gráfico de tira onde as colunas de tarifa e classe são atribuídas aos parâmetros x e y do conjunto de dados Titanic. Comparou o enredo com esta coluna de duas colunas. Em seguida, passamos por uma opção instável e atribuímos um valor de 0.15. O código do enredo da tira do SeaBorn é afixado aqui.
A seguinte representação da plotagem de tira com a opção de instabilidade.
Exemplo 4
Lá, temos uma largura de linha de opções que estamos usando na trama da tira para ver o funcionamento dele. Inicialmente, definimos o fundo do enredo como DarkGrid. Em seguida, temos dicas de conjunto de dados embutidas fornecidas em um Seaborn. O gráfico de tira é chamado e passado com o parâmetro para os eixos x e y juntamente com o parâmetro de largura de linha. O código do enredo da tira do SeaBorn é afixado aqui.
O script marítimo acima gera a seguinte visualização da plotagem de tira.
Exemplo 5
O exemplo usa pontos enormes e uma variedade de estética com a ajuda do marcador e do parâmetro alfa. Utilizamos o Alpha para controlar a transparência do Data Point e modificamos o ponto de dados usando um marcador para o marcador. Esses parâmetros adicionais são aplicados na íris do conjunto de dados, que gravamos com o comando load_dataset.
Em seguida, temos um gráfico de tira para o qual, com os parâmetros x e y, definimos o tom, paleta, tamanho, marcador como r e alfa, valor de opção como 0.15. O código do enredo da tira do SeaBorn é afixado aqui.
A saída do gráfico da tira é renderizada da seguinte forma:
Conclusão
Lá nós terminamos nosso artigo da plotagem da tira. O enredo da tira é completamente independente. Temos uma breve visão geral do enredo da tira com o módulo Seaborn. A sintaxe também é claramente explicada junto com cada parâmetro. Para ajudá -lo a entender, mostramos como usar essa abordagem usando um exemplo muito fácil.