Apprendre Graphique Conjoint | Visualisation avec Seaborn

Définition

Le joint plot est un graphique assez unique, car il combine plusieurs graphiques. Il s'agit d'un graphique qui montre la relation entre deux variables ainsi que leurs distributions individuelles.

Un joint plot combine trois éléments :

un histogramme en haut (distribution de la variable x) ;
un histogramme à droite (distribution de la variable y) ;
un nuage de points au centre (relation entre les deux variables).

Voici un exemple :

Données pour le Joint Plot

seaborn.jointplot() utilise trois paramètres principaux :

data — le DataFrame,
x — variable pour l'histogramme supérieur,
y — variable pour l'histogramme de droite.

x et y peuvent être des noms de colonnes ou des objets de type array-like.


              12345678
            
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# Loading the dataset with data about three different iris flowers species
iris_df = sns.load_dataset("iris")

sns.jointplot(data=iris_df, x="sepal_length", y="sepal_width")
plt.show()

L'exemple est reproduit en passant un DataFrame à data et en spécifiant les noms de colonnes pour x et y.

Graphique central

Le paramètre kind contrôle le type de graphique central. Par défaut : 'scatter'. Autres options possibles : 'kde', 'hist', 'hex', 'reg', 'resid'.


              12345678
            
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# Loading the dataset with data about three different iris flowers species
iris_df = sns.load_dataset("iris")

sns.jointplot(data=iris_df, x="sepal_length", y="sepal_width", kind='reg')
plt.show()

Types de graphiques

En plus du nuage de points, il est possible de choisir :

reg — ajoute un ajustement par régression linéaire ;
resid — affiche les résidus de la régression ;
hist — histogramme bivarié ;
kde — estimation de densité à noyau pour deux variables ;
hex — graphique hexbin affichant la densité à l'aide de cases hexagonales colorées.

Approfondir

Comme d'habitude, il est possible d'explorer davantage d'options et de paramètres dans la documentation de jointplot().

Il est également pertinent d'explorer les sujets mentionnés :
documentation de residplot() ;
Exemple d'histogramme bivarié ;
Exemple de graphique hexbin.

Tâche

Swipe to start coding

Utiliser la fonction appropriée pour créer un joint plot.
Utiliser weather_df comme source de données pour le graphique (premier argument).
Définir la colonne 'Boston' comme variable de l’axe des abscisses (deuxième argument).
Définir la colonne 'Seattle' comme variable de l’axe des ordonnées (troisième argument).
Configurer le graphique central pour afficher une droite de régression (dernier argument).

Solution

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Section 5. Chapitre 5

single

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Suggested prompts:

What does the 'kind' parameter do in jointplot?

Can you explain the difference between the available plot kinds?

How can I customize the appearance of the jointplot?

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