TechCodeview

Ebben a cikkben megvitatjuk, hogyan hozhatunk létre a countplot a seaborn könyvtár használatával, és hogyan lehet a különböző paramétereket felhasználni arra, hogy az adatkészletünk jellemzőiből eredményeket lehessen következtetni.

linux hogyan kell átnevezni egy könyvtárat

Seaborn könyvtár

A tengeri könyvtárat széles körben használják az adatelemzők, a benne található parcellák galaxisa a lehető legjobban reprezentálja adatainkat.

A tengeri könyvtárat a munkakörnyezetünkbe importálhatjuk

 import seaborn as sns 

Most beszéljük meg, miért használjuk a countplot-ot, és mi a jelentősége a paramétereinek.

Countplot

A countplot a kategorikus változóban jelenlévő megfigyelés előfordulása(i) ábrázolására szolgál.

A vizuális ábrázoláshoz az oszlopdiagram fogalmát használja.

Paraméterek-

A következő paramétereket adjuk meg, amikor countplot-ot hozunk létre, hadd kapjunk egy rövid képet róluk-

x és y-Ez a paraméter meghatározza azokat az adatokat, amelyekre a reprezentációhoz hivatkozunk, majd megfigyeli a kiemelt mintákat.szín-Ez a paraméter azt a színt adja meg, amely jó megjelenést kölcsönözhet a telkünknek.paletta-Felveszi a paletta értékét. Leginkább a színárnyalat változó megjelenítésére szolgál.színárnyalat-Ez a paraméter határozza meg az oszlop nevét.adat-Ez a paraméter azt az adatkeretet adja meg, amelyet a reprezentációhoz szeretnénk venni. Például az adatok lehetnek tömbök.kitérés-Ez a paraméter nem kötelező, és logikai értéket fogad el bemenetként.telítettség-Ez a paraméter lebegő értéket fogad el. Ennek megadásakor a színek intenzitásának változása figyelhető meg.hue_order-A hue_order paraméter karakterláncokat vesz be bemenetként.kwargs-A kwargs paraméter határozza meg a kulcs- és értékleképezéseket.fejsze-Az ax paraméter nem kötelező, és a diagramok létrehozására szolgáló tengelyek felvételére szolgál.hajnal-Az orientáció paraméter nem kötelező, és megmondja, hogy milyen tájolásra van szükségünk a diagramon, vízszintesen vagy függőlegesen.

Most pedig nézzük meg, milyen különböző módokon ábrázolhatjuk tulajdonságainkat.

Az első példában egyetlen változóhoz készítünk egy countplot-ot. Megfogadtuk az adatkészlet „tippjeit”, hogy ugyanezt megvalósítsuk.

1. Az érték egyetlen változóra számít

Példa -

 import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import pandas as pd #loading the dataset 'tips' df=pd.read_csv('/content/tips.csv') #plotting the graph sns.countplot(x='sex',data=df) plt.show() 

Kimenet:

A következő példában a színárnyalat paramétert fogjuk használni, és létrehozunk egy countplot-ot.

A következő program ugyanezt szemlélteti,

2. Két kategorikus változó ábrázolása színárnyalat paraméterrel

Példa -

 import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import pandas as pd #loading the dataset 'tips' df=pd.read_csv('/content/tips.csv') #plotting the graph sns.countplot(x='sex',hue='smoker',data=df) plt.show() 

Kimenet:

A következő példában figyelembe vesszük az y tengelyt, és létrehozunk egy vízszintes számlálási diagramot.

A következő program ugyanezt szemlélteti,

3. Vízszintes telkek készítése

Példa -

 import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import pandas as pd #loading the dataset 'tips' df=pd.read_csv('/content/tips.csv') #plotting the graph sns.countplot(y='sex',hue='smoker',data=df) plt.show() 

Kimenet:

Most pedig nézzük meg, hogy a színpaletták hogyan javíthatják adataink megjelenítését.

A következő példában a 'paletta' paramétert fogjuk használni.

A következő program ugyanezt szemlélteti,

4. Színpaletták használata

Bemenet-

 import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import pandas as pd #loading the dataset 'tips' df=pd.read_csv('/content/tips.csv') #plotting the graph sns.countplot(x='sex', data=df, palette='Set1') plt.show() 

Kimenet:

A következő példában a szín paramétert fogjuk használni, és lássuk, hogyan működik?

A következő program ugyanezt szemlélteti,

5. „szín” paraméter használata

Példa -

 import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import pandas as pd #loading the dataset 'train' df=pd.read_csv('/content/train.csv') #plotting the graph sns.countplot(x='Pclass',hue='Sex', data=df, color='green') plt.show() 

Kimenet:

Most a „telítettség” paramétert fogjuk használni, és megnézzük, hogyan befolyásolja az adataink megjelenítését.

A következő program ugyanezt szemlélteti,

6. A 'telítettség' paraméter használata

Példa -

 import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import pandas as pd #loading the dataset 'train' df=pd.read_csv('/content/train.csv') #plotting the graph sns.countplot(x='Pclass',data=df, color='green', saturation=0.1) plt.show() 

Kimenet:

És végül az utolsó példában a paramétereket fogjuk használni vonalvastagság és élszín.

A matplotlib.axes.Axes.bar()

Példa -

 import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import pandas as pd #loading the dataset 'train' df=pd.read_csv('/content/train.csv') sns.countplot(x='Sex', data=df, color='green', facecolor=(0,0,0,0), linewidth=5, edgecolor=sns.color_palette('BrBG',2)) plt.show() 

Kimenet: