Mejorando Gráficos con Rugs
El rugplot es un gráfico diseñado para complementar otros gráficos mostrando la ubicación de observaciones individuales de manera discreta.
Mientras que kdeplot muestra una curva de probabilidad suave, a veces puede ocultar el hecho de que hay muy pocos puntos de datos en cierta área. Agregar un rugplot dibuja pequeñas "marcas" (como flecos en una alfombra) para cada punto de datos a lo largo del eje x o y.
¿Por qué combinarlos?
- KDE: muestra la forma abstracta (tendencia).
- Rugplot: muestra la densidad real de los datos (realidad).
Parámetros clave
Para que el rugplot sea efectivo y compatible con otros gráficos, es importante conocer estos parámetros:
height: controla la longitud de las marcas en relación con el área del gráfico. Un valor como0.05o0.1suele ser el mejor para mantenerlo sutil;hue: agrupa los datos por color, permitiendo que coincidan las categorías en el gráfico principal;xoy: determina en qué eje se encuentran los datos.
12345678910111213import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt # Load the dataset df = sns.load_dataset('tips') # 1. Main plot (Abstract shape) sns.kdeplot(data=df, x='total_bill', fill=True, alpha=0.3) # 2. Rug plot (Real data points) sns.rugplot(data=df, x='total_bill', height=0.1, color='black') plt.show()
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Ahora, apliquemos esto para crear una visualización estilizada con el conjunto de datos tips.
- Establecer el estilo en
'darkgrid'. Pasar un diccionario como segundo argumento para configurar la cuadrícula: desactivar'axes.grid'(False) y establecer'axes.facecolor'en'aliceblue'. - Crear un gráfico KDE para
'total_bill', agrupado por'sex':
- Utilizar la paleta
'magma'; - Superponer las capas (
multiple='layer'); - Rellenar las curvas (
fill=True).
- Añadir un Rugplot para mostrar los puntos de datos individuales:
- Utilizar el mismo eje x (
'total_bill') y agrupación ('sex'); - Establecer la
heighten0.05; - Utilizar la misma paleta
'magma'.
- Visualizar el gráfico.
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El rugplot es un gráfico diseñado para complementar otros gráficos mostrando la ubicación de observaciones individuales de manera discreta.
Mientras que kdeplot muestra una curva de probabilidad suave, a veces puede ocultar el hecho de que hay muy pocos puntos de datos en cierta área. Agregar un rugplot dibuja pequeñas "marcas" (como flecos en una alfombra) para cada punto de datos a lo largo del eje x o y.
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- KDE: muestra la forma abstracta (tendencia).
- Rugplot: muestra la densidad real de los datos (realidad).
Parámetros clave
Para que el rugplot sea efectivo y compatible con otros gráficos, es importante conocer estos parámetros:
height: controla la longitud de las marcas en relación con el área del gráfico. Un valor como0.05o0.1suele ser el mejor para mantenerlo sutil;hue: agrupa los datos por color, permitiendo que coincidan las categorías en el gráfico principal;xoy: determina en qué eje se encuentran los datos.
12345678910111213import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt # Load the dataset df = sns.load_dataset('tips') # 1. Main plot (Abstract shape) sns.kdeplot(data=df, x='total_bill', fill=True, alpha=0.3) # 2. Rug plot (Real data points) sns.rugplot(data=df, x='total_bill', height=0.1, color='black') plt.show()
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- Establecer el estilo en
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'total_bill', agrupado por'sex':
- Utilizar la paleta
'magma'; - Superponer las capas (
multiple='layer'); - Rellenar las curvas (
fill=True).
- Añadir un Rugplot para mostrar los puntos de datos individuales:
- Utilizar el mismo eje x (
'total_bill') y agrupación ('sex'); - Establecer la
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