Lernen Verwendung der Distributionsschnittstelle

Die Funktion displot (Distribution Plot) ist die "übergeordnete" Funktion für alle bisher behandelten Diagrammtypen. Sie bietet eine einheitliche Schnittstelle zur Erstellung von Histogrammen, KDE-Plots und ECDFs.

Warum Displot verwenden?

Während histplot und kdeplot sich gut für einzelne Diagramme eignen, besitzt displot eine besondere Stärke: Facettierung.

Mit den Parametern col (Spalte) oder row (Zeile) kann displot den Datensatz automatisch anhand einer Kategorie in mehrere nebeneinander angeordnete Teilplots aufteilen.

Wichtige Parameter

kind: bestimmt den Diagrammtyp;
'hist' (Standard);
'kde';
'ecdf'.
col / row: teilt die Daten in separate Teilplots, die in Spalten oder Zeilen angeordnet werden.

Beispiel

So können Sie mit nur einer Codezeile sofort drei separate Histogramme für verschiedene Arten erstellen.


              12345678910111213141516
            
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

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

# Create a grid of plots
sns.displot(
    data=df,
    x='bill_length_mm',
    col='species',     # Creates 3 subplots (one per species)
    kind='hist',       # Draw histograms
    element='step'
)

plt.show()

Aufgabe

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Visualisierung der Verteilung der Diamantkaratzahlen mit dem diamonds-Datensatz.

Einstellung des Stils auf 'darkgrid'.
Erstellung eines KDE-Diagramms mit der Funktion displot:

Setzen von x auf 'carat'.
Einfärbung der Kurven nach 'cut' mittels hue.
Aufteilung der Darstellung in separate Spalten basierend auf der 'color' des Diamanten mittels col.
Festlegung des Diagrammtyps auf 'kde' mit dem Parameter kind.
Normalisierung der Daten mit multiple='fill' zur Anzeige relativer Anteile.
Verwendung der Farbpalette 'viridis'.
Nutzung der Variable df als Datengrundlage.

Anzeige der Visualisierung.

Lösung

War alles klar?

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Abschnitt 1. Kapitel 8

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