Oprettelse af Fælles Distributionsdiagrammer
JointGrid er det underliggende figur-niveau objekt, der bruges til at oprette bivariat plots med marginale univariate plots.
Når du bruger sns.jointplot(), opretter det automatisk en JointGrid for dig. Ved at bruge JointGrid direkte får du dog et tomt lærred. Du kan eksplicit beslutte, hvad der skal tegnes i midten, og hvad der skal tegnes i siderne.
Arbejdsgang
- Initialisering: opret gitteret med dine data og variabler. På dette tidspunkt er det tomt;
g.plot_joint(): tegner det bivariate plot i midten (f.eks. scatter plot);g.plot_marginals(): tegner de univariate plots på de øverste og højre akser (f.eks. histogram eller KDE).
Eksempel
Her opretter vi et brugerdefineret gitter med et regressionsplot i midten og KDE-kurver i siderne.
1234567891011121314import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt # Load dataset df = sns.load_dataset('penguins') # 1. Initialize the grid g = sns.JointGrid(data=df, x='bill_length_mm', y='bill_depth_mm') # 2. Draw the plots g.plot_joint(sns.regplot, scatter_kws={'alpha': 0.5}) # Center: Regression g.plot_marginals(sns.kdeplot, fill=True) # Sides: KDE plt.show()
Swipe to start coding
Analyser forholdet mellem næblængde og næbdybde, adskilt efter art.
- Indstil stilen til
'ticks'. Skift figurens baggrundsfarve til'lightcyan'('figure.facecolor'). - Initialiser
JointGrid(g):
- Kortlæg
'bill_length_mm'tilxog'bill_depth_mm'tily. - Farv punkter efter
'species'(hue). - Brug paletten
'viridis'.
- Centralt plot (
plot_joint):
- Tegn et
scatterplot. - Gør punkterne halvgennemsigtige (
alpha=0.5). - Indstil punktets kantfarve (
edgecolor) til'pink'. - Indstil kanttykkelsen (
linewidth) til1.
- Sideplots (
plot_marginals):
- Tegn et
histplot.- Tilføj en KDE-kurve (
kde=True).
- Tilføj en KDE-kurve (
- Vis plottet.
Løsning
Tak for dine kommentarer!
single
Spørg AI
Spørg AI
Spørg om hvad som helst eller prøv et af de foreslåede spørgsmål for at starte vores chat
Fantastisk!
Completion rate forbedret til 4.55Oprettelse af Fælles Distributionsdiagrammer
Stryg for at vise menuen
JointGrid er det underliggende figur-niveau objekt, der bruges til at oprette bivariat plots med marginale univariate plots.
Når du bruger sns.jointplot(), opretter det automatisk en JointGrid for dig. Ved at bruge JointGrid direkte får du dog et tomt lærred. Du kan eksplicit beslutte, hvad der skal tegnes i midten, og hvad der skal tegnes i siderne.
Arbejdsgang
- Initialisering: opret gitteret med dine data og variabler. På dette tidspunkt er det tomt;
g.plot_joint(): tegner det bivariate plot i midten (f.eks. scatter plot);g.plot_marginals(): tegner de univariate plots på de øverste og højre akser (f.eks. histogram eller KDE).
Eksempel
Her opretter vi et brugerdefineret gitter med et regressionsplot i midten og KDE-kurver i siderne.
1234567891011121314import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt # Load dataset df = sns.load_dataset('penguins') # 1. Initialize the grid g = sns.JointGrid(data=df, x='bill_length_mm', y='bill_depth_mm') # 2. Draw the plots g.plot_joint(sns.regplot, scatter_kws={'alpha': 0.5}) # Center: Regression g.plot_marginals(sns.kdeplot, fill=True) # Sides: KDE plt.show()
Swipe to start coding
Analyser forholdet mellem næblængde og næbdybde, adskilt efter art.
- Indstil stilen til
'ticks'. Skift figurens baggrundsfarve til'lightcyan'('figure.facecolor'). - Initialiser
JointGrid(g):
- Kortlæg
'bill_length_mm'tilxog'bill_depth_mm'tily. - Farv punkter efter
'species'(hue). - Brug paletten
'viridis'.
- Centralt plot (
plot_joint):
- Tegn et
scatterplot. - Gør punkterne halvgennemsigtige (
alpha=0.5). - Indstil punktets kantfarve (
edgecolor) til'pink'. - Indstil kanttykkelsen (
linewidth) til1.
- Sideplots (
plot_marginals):
- Tegn et
histplot.- Tilføj en KDE-kurve (
kde=True).
- Tilføj en KDE-kurve (
- Vis plottet.
Løsning
Skift til skrivebord for at øve i den virkelige verdenFortsæt der, hvor du er, med en af nedenstående mulighederTak for dine kommentarer!
single
