Visualización de Histogramas
El histplot (gráfico de histograma) es una herramienta clásica que representa la distribución de una o más variables contando el número de observaciones que caen dentro de intervalos discretos. Ayuda a responder preguntas como: "¿Cuál es el valor más común?", "¿Los datos son simétricos?" o "¿Existen valores atípicos?".
Personalización del histograma
Por defecto, histplot dibuja barras y cuenta el número de ocurrencias. Sin embargo, se puede personalizar para revelar más información.
1. Cambio de estadística (stat)
En lugar de un simple conteo, se puede calcular la densidad. Esto es útil al comparar grupos de diferentes tamaños, ya que normaliza el área bajo la curva a 1.
stat='density'
2. Estilo visual (element)
Al graficar varios grupos usando hue, las barras estándar pueden resultar confusas. Utilizar un gráfico de líneas escalonadas crea un contorno, facilitando la visualización de superposiciones.
element='step'
3. Ancho de los intervalos (binwidth)
El tamaño de los intervalos determina el nivel de detalle que se observa.
binwidth=1
Ejemplo: aquí se muestra cómo combinar estos parámetros para crear un gráfico de densidad con líneas escalonadas:
1234567891011121314151617import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt # Loading dataset data = sns.load_dataset('penguins') # Creating a customized histplot sns.histplot( data=data, x='bill_length_mm', hue='species', # Color by species element='step', # Use step lines instead of bars stat='density', # Show density instead of count common_norm=False # Normalize each group separately ) plt.show()
Swipe to start coding
Crear una visualización clara de las longitudes de los picos de los pingüinos:
- Inicializar un
histplotutilizando el dataframedf. - Establecer
xcomo'bill_length_mm'. - Agrupar los datos por
'island'usando el parámetrohue. - Cambiar el estilo visual a
'step'mediante el parámetroelement. - Cambiar el eje Y para representar
'density'usando el parámetrostat. - Definir el
binwidthen1y utilizar la paleta'flare'. - Mostrar la gráfica.
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En lugar de un simple conteo, se puede calcular la densidad. Esto es útil al comparar grupos de diferentes tamaños, ya que normaliza el área bajo la curva a 1.
stat='density'
2. Estilo visual (element)
Al graficar varios grupos usando hue, las barras estándar pueden resultar confusas. Utilizar un gráfico de líneas escalonadas crea un contorno, facilitando la visualización de superposiciones.
element='step'
3. Ancho de los intervalos (binwidth)
El tamaño de los intervalos determina el nivel de detalle que se observa.
binwidth=1
Ejemplo: aquí se muestra cómo combinar estos parámetros para crear un gráfico de densidad con líneas escalonadas:
1234567891011121314151617import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt # Loading dataset data = sns.load_dataset('penguins') # Creating a customized histplot sns.histplot( data=data, x='bill_length_mm', hue='species', # Color by species element='step', # Use step lines instead of bars stat='density', # Show density instead of count common_norm=False # Normalize each group separately ) plt.show()
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