Lernen Visualisierung von Punktschätzungen

Ein pointplot stellt eine Schätzung der zentralen Tendenz (Mittelwert) durch die Position der Streudiagrammpunkte dar und zeigt die Unsicherheit mithilfe von Fehlerbalken an.

Pointplot vs. Barplot

Technisch gesehen zeigen beide exakt die gleichen Daten. Ein pointplot verbindet jedoch die Schätzwerte mit einer Linie. Dies visualisiert die Steigung der Veränderung und erleichtert das Erkennen, wie sich eine Variable von einer Kategorie zur nächsten entwickelt.

Wichtige Parameter

Um das Diagramm besser lesbar zu machen (insbesondere in Schwarz-Weiß), können Marker und Linien für verschiedene Gruppen angepasst werden:

markers: eine Liste von Symbolen für die Punkte (z. B. ['o', 'x']);
linestyles: eine Liste von Linienstilen (z. B. ['-'] für durchgezogen, ['--'] für gestrichelt);
dodge=True: verschiebt die Punkte leicht entlang der Achse, sodass sie sich nicht überlappen und die Fehlerbalken klar erkennbar sind.

Beispiel

Hier ist ein Pointplot, der zeigt, wie sich der durchschnittliche Rechnungsbetrag im Wochenverlauf verändert. Beachten Sie, wie die gestrichelte Linie "Lunch" von "Dinner" auch ohne Farbe unterscheidbar macht.


              123456789101112131415161718
            
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# Load dataset
df = sns.load_dataset('tips')

# Create a styled pointplot
sns.pointplot(
    data=df,
    x='day',
    y='total_bill',
    hue='time',
    markers=['o', '^'],      # Circle and Triangle markers
    linestyles=['-', '--'],  # Solid and Dashed lines
    dodge=True               # Avoid overlap
)

plt.show()

Aufgabe

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Visualisierung der gegebenen Trinkgelder an verschiedenen Tagen, um mögliche Trends zu erkennen.

Stil auf 'ticks' setzen. Die Hintergrundfarbe durch Übergabe von {'axes.facecolor': 'azure'} als zweites Argument anpassen.
Einen pointplot erstellen und der Variablen g zuweisen:

'day' auf x und 'tip' auf y abbilden.
Nach 'sex' mit hue gruppieren.
'v' (triangle_down) und 'o' (circle) als markers verwenden, um die Geschlechter zu unterscheiden.
- Die 'rocket'-Palette verwenden.
dodge=True aktivieren, um die Fehlerbalken zu trennen.
capsize auf 0.2 setzen, um Kappen an den Fehlerbalken hinzuzufügen.
- Durchgezogene ('-') und gestrichelte ('--') Linien für linestyles verwenden.

Den Titel mit 'Tips pointplot' über die Variable g setzen.
Das Diagramm anzeigen.

Lösung

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Abschnitt 1. Kapitel 14

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