Notice: This page requires JavaScript to function properly.
Please enable JavaScript in your browser settings or update your browser.
Lære Jointplot | Visualisering med Seaborn
Ultimativ Visualisering med Python

bookJointplot

Note
Definition

Joint plot er en ret unik graf, da den kombinerer flere grafer. Det er et diagram, der viser forholdet mellem to variable sammen med deres individuelle fordelinger.

En joint plot kombinerer tre elementer:

  • et histogram øverst (fordeling af x-variablen);
  • et histogram til højre (fordeling af y-variablen);
  • et scatter plot i midten (forholdet mellem de to variable).

Her er et eksempel:

Eksempel på joint plot

Data til Joint Plot

seaborn.jointplot() anvender tre centrale parametre:

  • data — DataFrame,
  • x — variabel til det øverste histogram,
  • y — variabel til det højre histogram.

x og y kan være kolonnenavne eller array-lignende objekter.

12345678
import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt # Loading the dataset with data about three different iris flowers species iris_df = sns.load_dataset("iris") sns.jointplot(data=iris_df, x="sepal_length", y="sepal_width") plt.show()
copy

Eksemplet genskabes ved at videregive en DataFrame til data og angive kolonnenavne for x og y.

Plot i midten

Parameteret kind styrer typen af centralt plot. Standard: 'scatter'. Andre muligheder inkluderer: 'kde', 'hist', 'hex', 'reg', 'resid'.

12345678
import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt # Loading the dataset with data about three different iris flowers species iris_df = sns.load_dataset("iris") sns.jointplot(data=iris_df, x="sepal_length", y="sepal_width", kind='reg') plt.show()
copy

Plottyper

Ud over scatter kan du vælge:

  • reg — tilføjer en lineær regressionslinje;
  • resid — viser regressionsresidualer;
  • hist — bivariat histogram;
  • kde — to-variabel KDE;
  • hex — hexbin-plot, der viser tæthed ved hjælp af farvede sekskantede felter.
Note
Undersøg Mere

Som sædvanligt kan du udforske flere muligheder og parametre i jointplot() dokumentationen.

Det er også værd at undersøge de nævnte emner:
residplot() dokumentationen;
Eksempel på bivariat histogram;
Eksempel på hexbin-plot.

Opgave

Swipe to start coding

  1. Brug den korrekte funktion til at oprette et joint plot.
  2. Brug weather_df som data til plottet (første argument).
  3. Angiv kolonnen 'Boston' som variabel for x-aksen (andet argument).
  4. Angiv kolonnen 'Seattle' som variabel for y-aksen (tredje argument).
  5. Indstil plottet i midten til at have en regressionslinje (sidste argument).

Løsning

Var alt klart?

Hvordan kan vi forbedre det?

Tak for dine kommentarer!

Sektion 5. Kapitel 5
single

single

Spørg AI

expand

Spørg AI

ChatGPT

Spørg om hvad som helst eller prøv et af de foreslåede spørgsmål for at starte vores chat

close

bookJointplot

Stryg for at vise menuen

Note
Definition

Joint plot er en ret unik graf, da den kombinerer flere grafer. Det er et diagram, der viser forholdet mellem to variable sammen med deres individuelle fordelinger.

En joint plot kombinerer tre elementer:

  • et histogram øverst (fordeling af x-variablen);
  • et histogram til højre (fordeling af y-variablen);
  • et scatter plot i midten (forholdet mellem de to variable).

Her er et eksempel:

Eksempel på joint plot

Data til Joint Plot

seaborn.jointplot() anvender tre centrale parametre:

  • data — DataFrame,
  • x — variabel til det øverste histogram,
  • y — variabel til det højre histogram.

x og y kan være kolonnenavne eller array-lignende objekter.

12345678
import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt # Loading the dataset with data about three different iris flowers species iris_df = sns.load_dataset("iris") sns.jointplot(data=iris_df, x="sepal_length", y="sepal_width") plt.show()
copy

Eksemplet genskabes ved at videregive en DataFrame til data og angive kolonnenavne for x og y.

Plot i midten

Parameteret kind styrer typen af centralt plot. Standard: 'scatter'. Andre muligheder inkluderer: 'kde', 'hist', 'hex', 'reg', 'resid'.

12345678
import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt # Loading the dataset with data about three different iris flowers species iris_df = sns.load_dataset("iris") sns.jointplot(data=iris_df, x="sepal_length", y="sepal_width", kind='reg') plt.show()
copy

Plottyper

Ud over scatter kan du vælge:

  • reg — tilføjer en lineær regressionslinje;
  • resid — viser regressionsresidualer;
  • hist — bivariat histogram;
  • kde — to-variabel KDE;
  • hex — hexbin-plot, der viser tæthed ved hjælp af farvede sekskantede felter.
Note
Undersøg Mere

Som sædvanligt kan du udforske flere muligheder og parametre i jointplot() dokumentationen.

Det er også værd at undersøge de nævnte emner:
residplot() dokumentationen;
Eksempel på bivariat histogram;
Eksempel på hexbin-plot.

Opgave

Swipe to start coding

  1. Brug den korrekte funktion til at oprette et joint plot.
  2. Brug weather_df som data til plottet (første argument).
  3. Angiv kolonnen 'Boston' som variabel for x-aksen (andet argument).
  4. Angiv kolonnen 'Seattle' som variabel for y-aksen (tredje argument).
  5. Indstil plottet i midten til at have en regressionslinje (sidste argument).

Løsning

Switch to desktopSkift til skrivebord for at øve i den virkelige verdenFortsæt der, hvor du er, med en af nedenstående muligheder
Var alt klart?

Hvordan kan vi forbedre det?

Tak for dine kommentarer!

Sektion 5. Kapitel 5
single

single

some-alt