Creazione di Grafici di Distribuzione Congiunta
JointGrid è l'oggetto di livello figura sottostante utilizzato per creare grafici bivariati con grafici univariati marginali.
Quando si utilizza sns.jointplot(), viene creato automaticamente un JointGrid. Tuttavia, utilizzare direttamente JointGrid offre una tela vuota. È possibile decidere esplicitamente cosa disegnare al centro e cosa disegnare ai lati.
Il flusso di lavoro
- Inizializzazione: creazione della griglia con i propri dati e variabili. In questa fase, la griglia è vuota;
g.plot_joint(): disegna il grafico bivariato al centro (ad esempio, scatter plot);g.plot_marginals(): disegna i grafici univariati sugli assi superiore e destro (ad esempio, istogramma o KDE).
Esempio
Qui viene creata una griglia personalizzata con un grafico di regressione al centro e curve KDE ai lati.
1234567891011121314import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt # Load dataset df = sns.load_dataset('penguins') # 1. Initialize the grid g = sns.JointGrid(data=df, x='bill_length_mm', y='bill_depth_mm') # 2. Draw the plots g.plot_joint(sns.regplot, scatter_kws={'alpha': 0.5}) # Center: Regression g.plot_marginals(sns.kdeplot, fill=True) # Sides: KDE plt.show()
Swipe to start coding
Analisi della relazione tra lunghezza e profondità del becco, distinguendo per specie.
- Impostare lo stile su
'ticks'. Modificare il colore di sfondo della figura in'lightcyan'('figure.facecolor'). - Inizializzare il
JointGrid(g):
- Mappare
'bill_length_mm'suxe'bill_depth_mm'suy. - Colorare i punti in base a
'species'(hue). - Utilizzare la palette
'viridis'.
- Grafico centrale (
plot_joint):
- Tracciare uno
scatterplot.- Rendere i punti semi-trasparenti (
alpha=0.5).
- Rendere i punti semi-trasparenti (
- Impostare il colore del bordo dei punti (
edgecolor) su'pink'. - Impostare lo spessore del bordo (
linewidth) su1.
- Grafici laterali (
plot_marginals):
- Tracciare un
histplot. - Aggiungere una curva KDE (
kde=True).
- Visualizzare il grafico.
Soluzione
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Quando si utilizza sns.jointplot(), viene creato automaticamente un JointGrid. Tuttavia, utilizzare direttamente JointGrid offre una tela vuota. È possibile decidere esplicitamente cosa disegnare al centro e cosa disegnare ai lati.
Il flusso di lavoro
- Inizializzazione: creazione della griglia con i propri dati e variabili. In questa fase, la griglia è vuota;
g.plot_joint(): disegna il grafico bivariato al centro (ad esempio, scatter plot);g.plot_marginals(): disegna i grafici univariati sugli assi superiore e destro (ad esempio, istogramma o KDE).
Esempio
Qui viene creata una griglia personalizzata con un grafico di regressione al centro e curve KDE ai lati.
1234567891011121314import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt # Load dataset df = sns.load_dataset('penguins') # 1. Initialize the grid g = sns.JointGrid(data=df, x='bill_length_mm', y='bill_depth_mm') # 2. Draw the plots g.plot_joint(sns.regplot, scatter_kws={'alpha': 0.5}) # Center: Regression g.plot_marginals(sns.kdeplot, fill=True) # Sides: KDE plt.show()
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- Impostare lo stile su
'ticks'. Modificare il colore di sfondo della figura in'lightcyan'('figure.facecolor'). - Inizializzare il
JointGrid(g):
- Mappare
'bill_length_mm'suxe'bill_depth_mm'suy. - Colorare i punti in base a
'species'(hue). - Utilizzare la palette
'viridis'.
- Grafico centrale (
plot_joint):
- Tracciare uno
scatterplot.- Rendere i punti semi-trasparenti (
alpha=0.5).
- Rendere i punti semi-trasparenti (
- Impostare il colore del bordo dei punti (
edgecolor) su'pink'. - Impostare lo spessore del bordo (
linewidth) su1.
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kde=True).
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