Uso de la Interfaz de Distribución
La función displot (gráfico de distribución) es la función "principal" para todos los gráficos que hemos aprendido hasta ahora. Proporciona una única interfaz para crear histogramas, gráficos KDE y ECDF.
¿Por qué usar Displot?
Aunque histplot y kdeplot son útiles para gráficos individuales, displot tiene una característica destacada: faceteado.
Utilizando el parámetro col (columna) o row (fila), displot puede dividir automáticamente tu conjunto de datos en múltiples subgráficos uno al lado del otro según una categoría.
Parámetros clave
kind: determina el tipo de gráfico;'hist'(predeterminado);'kde';'ecdf'.col/row: divide los datos en subgráficos separados organizados en columnas o filas.
Ejemplo
Así es como puedes crear instantáneamente 3 histogramas separados para diferentes especies usando solo una línea de código.
12345678910111213141516import 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()
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Visualización de la distribución de quilates de diamantes utilizando el conjunto de datos diamonds.
- Configuración del estilo en
'darkgrid'. - Creación de un gráfico KDE mediante la función
displot:
- Asignación de
xa'carat'. - Coloreado de las curvas según
'cut'utilizandohue. - División del gráfico en columnas independientes según el
'color'del diamante mediantecol. - Definición del tipo de gráfico como
'kde'usando el parámetrokind. - Normalización de los datos con
multiple='fill'para mostrar proporciones relativas. - Empleo de la paleta
'viridis'. - Utilización de la variable
dfcomo fuente de datos.
- Visualización del gráfico.
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La función displot (gráfico de distribución) es la función "principal" para todos los gráficos que hemos aprendido hasta ahora. Proporciona una única interfaz para crear histogramas, gráficos KDE y ECDF.
¿Por qué usar Displot?
Aunque histplot y kdeplot son útiles para gráficos individuales, displot tiene una característica destacada: faceteado.
Utilizando el parámetro col (columna) o row (fila), displot puede dividir automáticamente tu conjunto de datos en múltiples subgráficos uno al lado del otro según una categoría.
Parámetros clave
kind: determina el tipo de gráfico;'hist'(predeterminado);'kde';'ecdf'.col/row: divide los datos en subgráficos separados organizados en columnas o filas.
Ejemplo
Así es como puedes crear instantáneamente 3 histogramas separados para diferentes especies usando solo una línea de código.
12345678910111213141516import 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()
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- Asignación de
xa'carat'. - Coloreado de las curvas según
'cut'utilizandohue. - División del gráfico en columnas independientes según el
'color'del diamante mediantecol. - Definición del tipo de gráfico como
'kde'usando el parámetrokind. - Normalización de los datos con
multiple='fill'para mostrar proporciones relativas. - Empleo de la paleta
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