Impara Utilizzo dell'Interfaccia di Distribuzione

La funzione displot (distribution plot) è la funzione "genitore" per tutti i grafici che abbiamo visto finora. Fornisce un'unica interfaccia per creare istogrammi, grafici KDE ed ECDF.

Perché usare Displot?

Sebbene histplot e kdeplot siano ottimi per grafici singoli, displot ha una caratteristica speciale: faceting.

Utilizzando il parametro col (colonna) o row (riga), displot può suddividere automaticamente il tuo dataset in più sottografici affiancati in base a una categoria.

Parametri principali

kind: determina il tipo di grafico;
'hist' (predefinito);
'kde';
'ecdf'.
col / row: suddivide i dati in sottografici separati disposti in colonne o righe.

Esempio

Ecco come puoi creare istantaneamente 3 istogrammi separati per diverse specie utilizzando una sola riga di codice.


              12345678910111213141516
            
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# Load dataset
df = sns.load_dataset('penguins')

# Create a grid of plots
sns.displot(
    data=df,
    x='bill_length_mm',
    col='species',     # Creates 3 subplots (one per species)
    kind='hist',       # Draw histograms
    element='step'
)

plt.show()

Compito

Swipe to start coding

Visualizzazione della distribuzione dei carati dei diamanti utilizzando il dataset diamonds.

Impostare lo stile su 'darkgrid'.
Creare un grafico KDE utilizzando la funzione displot:

Impostare x su 'carat'.
Colorare le curve in base al 'cut' utilizzando hue.
Suddividere il grafico in colonne separate in base al 'color' del diamante utilizzando col.
Impostare il tipo di grafico su 'kde' tramite il parametro kind.
Normalizzare i dati utilizzando multiple='fill' per mostrare le proporzioni relative.
Utilizzare la palette 'viridis'.
Utilizzare la variabile df come dati.

Visualizzare il grafico.

Soluzione

Tutto è chiaro?

Grazie per i tuoi commenti!

Sezione 1. Capitolo 8

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