Migliorare i Grafici con i Rug
Il rugplot è un grafico pensato per completare altri grafici mostrando la posizione delle singole osservazioni in modo discreto.
Mentre il kdeplot mostra una curva di probabilità continua, a volte può nascondere il fatto che ci siano pochissimi punti dati in una certa area. Aggiungendo un rugplot si disegnano delle piccole "tacche" (come le frange di un tappeto) per ogni singolo punto dati lungo l'asse x o y.
Perché combinarli?
- KDE: mostra la forma astratta (tendenza).
- Rugplot: mostra la reale densità dei dati (realtà).
Parametri principali
Per rendere il rugplot efficace e compatibile con altri grafici, è importante conoscere questi parametri:
height: controlla la lunghezza delle tacche rispetto all'area del grafico. Un valore come0.05o0.1è solitamente ideale per mantenerlo discreto;hue: raggruppa i dati per colore, permettendo di abbinare le categorie presenti nel grafico principale;xoy: determina su quale asse si trovano i dati.
12345678910111213import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt # Load the dataset df = sns.load_dataset('tips') # 1. Main plot (Abstract shape) sns.kdeplot(data=df, x='total_bill', fill=True, alpha=0.3) # 2. Rug plot (Real data points) sns.rugplot(data=df, x='total_bill', height=0.1, color='black') plt.show()
Swipe to start coding
Ora, applichiamo questo per creare una visualizzazione stilizzata per il dataset tips.
- Impostare lo stile su
'darkgrid'. Passare un dizionario come secondo argomento per configurare la griglia: disabilitare'axes.grid'(False) e impostare'axes.facecolor'su'aliceblue'. - Creare un grafico KDE per
'total_bill', raggruppato per'sex':
- Utilizzare la palette
'magma'; - Sovrapporre i livelli (
multiple='layer'); - Riempire le curve (
fill=True).
- Aggiungere un Rugplot per mostrare i singoli punti dati:
- Utilizzare lo stesso asse x (
'total_bill') e raggruppamento ('sex'); - Impostare
heighta0.05; - Utilizzare la stessa palette
'magma'.
- Visualizzare il grafico.
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Mentre il kdeplot mostra una curva di probabilità continua, a volte può nascondere il fatto che ci siano pochissimi punti dati in una certa area. Aggiungendo un rugplot si disegnano delle piccole "tacche" (come le frange di un tappeto) per ogni singolo punto dati lungo l'asse x o y.
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- KDE: mostra la forma astratta (tendenza).
- Rugplot: mostra la reale densità dei dati (realtà).
Parametri principali
Per rendere il rugplot efficace e compatibile con altri grafici, è importante conoscere questi parametri:
height: controlla la lunghezza delle tacche rispetto all'area del grafico. Un valore come0.05o0.1è solitamente ideale per mantenerlo discreto;hue: raggruppa i dati per colore, permettendo di abbinare le categorie presenti nel grafico principale;xoy: determina su quale asse si trovano i dati.
12345678910111213import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt # Load the dataset df = sns.load_dataset('tips') # 1. Main plot (Abstract shape) sns.kdeplot(data=df, x='total_bill', fill=True, alpha=0.3) # 2. Rug plot (Real data points) sns.rugplot(data=df, x='total_bill', height=0.1, color='black') plt.show()
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- Utilizzare la palette
'magma'; - Sovrapporre i livelli (
multiple='layer'); - Riempire le curve (
fill=True).
- Aggiungere un Rugplot per mostrare i singoli punti dati:
- Utilizzare lo stesso asse x (
'total_bill') e raggruppamento ('sex'); - Impostare
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