Impara Stima della Densità con KDE

Un kdeplot (stima della densità tramite kernel) è un metodo per visualizzare la distribuzione delle osservazioni in un dataset. È analogo a un istogramma, ma invece di utilizzare intervalli discreti, il KDE rappresenta i dati tramite una curva di densità di probabilità continua.

Questo lo rende eccellente per osservare la "forma" dei dati e identificare i picchi senza l'irregolarità di un istogramma.

Visualizzazione di Distribuzioni Sovrapposte

Quando si hanno più categorie (utilizzando hue), le semplici linee possono diventare difficili da distinguere. Seaborn offre parametri per risolvere questo problema:

Sovrapposizione (multiple='stack'): invece di tracciare le linee una sopra l'altra, le impila. Mostra come le diverse categorie contribuiscono alla distribuzione totale;
Riempimento (fill=True): riempie l'area sotto la curva con il colore, rendendo più evidente il peso visivo di ciascuna categoria.

Esempio:


              12345678910111213141516
            
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

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

# Create the stacked KDE plot
sns.kdeplot(
    data=df,
    x='flipper_length_mm',
    hue='species',
    multiple='stack', # Stack categories vertically
    fill=True         # Fill area with color
)

plt.show()

Compito

Swipe to start coding

Visualizzazione della distribuzione delle temperature massime durante l'anno:

Importazione di pandas, seaborn e matplotlib.pyplot.
Lettura del dataset meteorologico.
Impostazione dello stile su 'ticks' con colore di sfondo 'lightcyan' (già fornito).
Creazione di un grafico KDE con i seguenti parametri:

Impostare x su 'max_temp';
Raggruppare per 'month' utilizzando hue;
Sovrapporre le distribuzioni utilizzando multiple='stack';
Riempire le curve con fill=True;
Disabilitare la legenda (legend=False) per evitare di sovraccaricare il grafico.

Visualizzazione del grafico.

Soluzione

Tutto è chiaro?

Grazie per i tuoi commenti!

Sezione 1. Capitolo 5

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