Impara Visualizzazione degli Istogrammi

Il histplot (grafico a istogramma) è uno strumento classico che rappresenta la distribuzione di una o più variabili contando il numero di osservazioni che rientrano in intervalli discreti. Aiuta a rispondere a domande come: "Qual è il valore più comune?", "I dati sono simmetrici?" oppure "Ci sono valori anomali?".

Personalizzazione dell'Istogramma

Per impostazione predefinita, histplot disegna barre e conta il numero di occorrenze. Tuttavia, è possibile personalizzarlo per ottenere ulteriori informazioni.

1. Modifica della Statistica (`stat`)

Invece di un semplice conteggio, è possibile calcolare la densità. Questo è utile quando si confrontano gruppi di dimensioni diverse, poiché normalizza l'area sotto la curva a 1.

stat='density'

2. Stile Visivo (`element`)

Quando si tracciano più gruppi utilizzando hue, le barre standard possono risultare sovrapposte. Utilizzare un grafico a gradini crea un contorno, facilitando la visualizzazione delle sovrapposizioni.

element='step'

3. Larghezza delle Barre (`binwidth`)

La dimensione degli intervalli determina il livello di dettaglio visualizzato.

binwidth=1

Esempio: ecco come combinare questi parametri per creare un grafico a densità riempito a gradini:


              1234567891011121314151617
            
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# Loading dataset
data = sns.load_dataset('penguins')

# Creating a customized histplot
sns.histplot(
    data=data,
    x='bill_length_mm',
    hue='species',      # Color by species
    element='step',     # Use step lines instead of bars
    stat='density',     # Show density instead of count
    common_norm=False   # Normalize each group separately
)

plt.show()

Compito

Swipe to start coding

Crea una visualizzazione chiara delle lunghezze del becco dei pinguini:

Inizializza un histplot utilizzando il dataframe df.
Imposta x su 'bill_length_mm'.
Raggruppa i dati per 'island' utilizzando il parametro hue.
Modifica lo stile visivo in 'step' tramite il parametro element.
Imposta l'asse Y per rappresentare la 'density' tramite il parametro stat.
Imposta binwidth a 1 e utilizza la palette 'flare'.
Visualizza il grafico.

Soluzione

Tutto è chiaro?

Grazie per i tuoi commenti!

Sezione 1. Capitolo 4

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Per impostazione predefinita, histplot disegna barre e conta il numero di occorrenze. Tuttavia, è possibile personalizzarlo per ottenere ulteriori informazioni.

1. Modifica della Statistica (`stat`)

Invece di un semplice conteggio, è possibile calcolare la densità. Questo è utile quando si confrontano gruppi di dimensioni diverse, poiché normalizza l'area sotto la curva a 1.

stat='density'

2. Stile Visivo (`element`)

element='step'

3. Larghezza delle Barre (`binwidth`)

La dimensione degli intervalli determina il livello di dettaglio visualizzato.

binwidth=1

Esempio: ecco come combinare questi parametri per creare un grafico a densità riempito a gradini:


              1234567891011121314151617
            
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# Loading dataset
data = sns.load_dataset('penguins')

# Creating a customized histplot
sns.histplot(
    data=data,
    x='bill_length_mm',
    hue='species',      # Color by species
    element='step',     # Use step lines instead of bars
    stat='density',     # Show density instead of count
    common_norm=False   # Normalize each group separately
)

plt.show()

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Inizializza un histplot utilizzando il dataframe df.
Imposta x su 'bill_length_mm'.
Raggruppa i dati per 'island' utilizzando il parametro hue.
Modifica lo stile visivo in 'step' tramite il parametro element.
Imposta l'asse Y per rappresentare la 'density' tramite il parametro stat.
Imposta binwidth a 1 e utilizza la palette 'flare'.
Visualizza il grafico.

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1. Modifica della Statistica (stat)

2. Stile Visivo (element)

3. Larghezza delle Barre (binwidth)

Soluzione

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1. Modifica della Statistica (stat)

2. Stile Visivo (element)

3. Larghezza delle Barre (binwidth)

Soluzione

1. Modifica della Statistica (`stat`)

2. Stile Visivo (`element`)

3. Larghezza delle Barre (`binwidth`)

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2. Stile Visivo (`element`)

3. Larghezza delle Barre (`binwidth`)