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Impara Creazione di Grafici di Distribuzione Congiunta | Sezione
Visualizzazione Statistica con Seaborn

bookCreazione 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

  1. Inizializzazione: creazione della griglia con i propri dati e variabili. In questa fase, la griglia è vuota;
  2. g.plot_joint(): disegna il grafico bivariato al centro (ad esempio, scatter plot);
  3. 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.

1234567891011121314
import 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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Compito

Swipe to start coding

Analisi della relazione tra lunghezza e profondità del becco, distinguendo per specie.

  1. Impostare lo stile su 'ticks'. Modificare il colore di sfondo della figura in 'lightcyan' ('figure.facecolor').
  2. Inizializzare il JointGrid (g):
  • Mappare 'bill_length_mm' su x e 'bill_depth_mm' su y.
  • Colorare i punti in base a 'species' (hue).
  • Utilizzare la palette 'viridis'.
  1. Grafico centrale (plot_joint):
  • Tracciare uno scatterplot.
    • Rendere i punti semi-trasparenti (alpha=0.5).
  • Impostare il colore del bordo dei punti (edgecolor) su 'pink'.
  • Impostare lo spessore del bordo (linewidth) su 1.
  1. Grafici laterali (plot_marginals):
  • Tracciare un histplot.
  • Aggiungere una curva KDE (kde=True).
  1. Visualizzare il grafico.

Soluzione

Tutto è chiaro?

Come possiamo migliorarlo?

Grazie per i tuoi commenti!

Sezione 1. Capitolo 20
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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

  1. Inizializzazione: creazione della griglia con i propri dati e variabili. In questa fase, la griglia è vuota;
  2. g.plot_joint(): disegna il grafico bivariato al centro (ad esempio, scatter plot);
  3. 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.

1234567891011121314
import 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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  • Mappare 'bill_length_mm' su x e 'bill_depth_mm' su y.
  • Colorare i punti in base a 'species' (hue).
  • Utilizzare la palette 'viridis'.
  1. Grafico centrale (plot_joint):
  • Tracciare uno scatterplot.
    • Rendere i punti semi-trasparenti (alpha=0.5).
  • Impostare il colore del bordo dei punti (edgecolor) su 'pink'.
  • Impostare lo spessore del bordo (linewidth) su 1.
  1. Grafici laterali (plot_marginals):
  • Tracciare un histplot.
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