Lernen Joint-Plot | Visualisierung Mit Seaborn

Definition

Joint Plot ist ein eher einzigartiges Diagramm, da es mehrere Diagrammtypen kombiniert. Es ist eine Darstellung, die die Beziehung zwischen zwei Variablen sowie deren individuelle Verteilungen zeigt.

Ein Joint Plot kombiniert drei Elemente:

ein Histogramm oben (Verteilung der x-Variablen);
ein Histogramm rechts (Verteilung der y-Variablen);
ein Streudiagramm in der Mitte (Beziehung zwischen den beiden Variablen).

Hier ein Beispiel:

Daten für das Joint Plot

seaborn.jointplot() verwendet drei Hauptparameter:

data — das DataFrame,
x — Variable für das obere Histogramm,
y — Variable für das rechte Histogramm.

x und y können Spaltennamen oder array-ähnliche Objekte sein.


              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()

Das Beispiel wird erstellt, indem ein DataFrame an data übergeben und Spaltennamen für x und y angegeben werden.

Plot in der Mitte

Der Parameter kind steuert den zentralen Plottyp. Standardwert: 'scatter'. Weitere Optionen sind: '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()

Plot-Typen

Neben Scatter können Sie wählen:

reg — fügt eine lineare Regressionsanpassung hinzu;
resid — zeigt Regressionsresiduen an;
hist — bivariates Histogramm;
kde — zweidimensionale KDE;
hex — Hexbin-Plot, der die Dichte mit farbigen sechseckigen Feldern darstellt.

Weiterführende Themen

Wie üblich können weitere Optionen und Parameter in der jointplot() Dokumentation erkundet werden.

Es lohnt sich außerdem, die folgenden Themen zu betrachten:
residplot() Dokumentation;
Beispiel für ein bivariates Histogramm;
Beispiel für ein Hexbin-Diagramm.

Aufgabe

Swipe to start coding

Die korrekte Funktion zur Erstellung eines Joint Plots verwenden.
weather_df als Datensatz für das Diagramm nutzen (erstes Argument).
Die Spalte 'Boston' als Variable für die x-Achse festlegen (zweites Argument).
Die Spalte 'Seattle' als Variable für die y-Achse festlegen (drittes Argument).
Das mittlere Diagramm mit einer Regressionslinie versehen (rechtes Argument).

Lösung

War alles klar?

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Abschnitt 5. Kapitel 5

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Suggested prompts:

What does the 'kind' parameter do in jointplot?

Can you explain the difference between the available plot kinds?

How can I customize the appearance of the jointplot?

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