Notice: This page requires JavaScript to function properly.
Please enable JavaScript in your browser settings or update your browser.
Lære Visualisering av Punktestimater | Seksjon
Practice
Projects
Quizzes & Challenges
Quizer
Challenges
/
Statistisk Visualisering med Seaborn

bookVisualisering av Punktestimater

En pointplot viser et estimat av sentraltendensen (gjennomsnitt) ved plasseringen av punktene i et spredningsdiagram, og gir en indikasjon på usikkerhet ved bruk av feilstolper.

Pointplot vs. Stolpediagram

Teknisk sett viser de nøyaktig de samme dataene. Imidlertid forbinder en pointplot estimatene med en linje. Dette visualiserer endringshastigheten, noe som gjør det enklere å se hvordan en variabel utvikler seg fra én kategori til en annen.

Viktige parametere

For å gjøre diagrammet lettere å lese (spesielt i svart-hvitt), kan du tilpasse markører og linjer for ulike grupper:

  • markers: en liste med symboler som brukes for punktene (f.eks. ['o', 'x']);
  • linestyles: en liste med linjestiler (f.eks. ['-'] for heltrukket, ['--'] for stiplet);
  • dodge=True: forskyver punktene litt langs aksen slik at de ikke overlapper, noe som gjør feilstolpene tydelige.

Eksempel

Her er en pointplot som viser hvordan gjennomsnittlig regning endrer seg gjennom uken. Legg merke til hvordan den stiplede linjen hjelper til med å skille "Lunch" fra "Dinner" selv uten farge.

123456789101112131415161718
import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt # Load dataset df = sns.load_dataset('tips') # Create a styled pointplot sns.pointplot( data=df, x='day', y='total_bill', hue='time', markers=['o', '^'], # Circle and Triangle markers linestyles=['-', '--'], # Solid and Dashed lines dodge=True # Avoid overlap ) plt.show()
copy
Oppgave

Swipe to start coding

Visualiser tipsene gitt på ulike dager for å se om det finnes en trend.

  1. Sett stilen til 'ticks'. Tilpass bakgrunnsfargen ved å sende inn {'axes.facecolor': 'azure'} som andre argument.
  2. Opprett et pointplot og tildel det til variabelen g:
  • Kartlegg 'day' til x og 'tip' til y.
  • Grupper etter 'sex' ved å bruke hue.
  • Bruk 'v' (triangle_down) og 'o' (sirkel) som markers for å skille kjønnene.
  • Bruk paletten 'rocket'.
  • Aktiver dodge=True for å separere feilstolpene.
  • Sett capsize til 0.2 for å legge til endestykker på feilstolpene.
    • Bruk heltrukne ('-') og stiplede ('--') linjer for linestyles.
  1. Sett tittelen til 'Tips pointplot' ved å bruke variabelen g.
  2. Vis plottet.

Løsning

Alt var klart?

Hvordan kan vi forbedre det?

Takk for tilbakemeldingene dine!

Seksjon 1. Kapittel 14
single

single

Spør AI

expand

Spør AI

ChatGPT

Spør om hva du vil, eller prøv ett av de foreslåtte spørsmålene for å starte chatten vår

close

bookVisualisering av Punktestimater

Sveip for å vise menyen

En pointplot viser et estimat av sentraltendensen (gjennomsnitt) ved plasseringen av punktene i et spredningsdiagram, og gir en indikasjon på usikkerhet ved bruk av feilstolper.

Pointplot vs. Stolpediagram

Teknisk sett viser de nøyaktig de samme dataene. Imidlertid forbinder en pointplot estimatene med en linje. Dette visualiserer endringshastigheten, noe som gjør det enklere å se hvordan en variabel utvikler seg fra én kategori til en annen.

Viktige parametere

For å gjøre diagrammet lettere å lese (spesielt i svart-hvitt), kan du tilpasse markører og linjer for ulike grupper:

  • markers: en liste med symboler som brukes for punktene (f.eks. ['o', 'x']);
  • linestyles: en liste med linjestiler (f.eks. ['-'] for heltrukket, ['--'] for stiplet);
  • dodge=True: forskyver punktene litt langs aksen slik at de ikke overlapper, noe som gjør feilstolpene tydelige.

Eksempel

Her er en pointplot som viser hvordan gjennomsnittlig regning endrer seg gjennom uken. Legg merke til hvordan den stiplede linjen hjelper til med å skille "Lunch" fra "Dinner" selv uten farge.

123456789101112131415161718
import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt # Load dataset df = sns.load_dataset('tips') # Create a styled pointplot sns.pointplot( data=df, x='day', y='total_bill', hue='time', markers=['o', '^'], # Circle and Triangle markers linestyles=['-', '--'], # Solid and Dashed lines dodge=True # Avoid overlap ) plt.show()
copy
Oppgave

Swipe to start coding

Visualiser tipsene gitt på ulike dager for å se om det finnes en trend.

  1. Sett stilen til 'ticks'. Tilpass bakgrunnsfargen ved å sende inn {'axes.facecolor': 'azure'} som andre argument.
  2. Opprett et pointplot og tildel det til variabelen g:
  • Kartlegg 'day' til x og 'tip' til y.
  • Grupper etter 'sex' ved å bruke hue.
  • Bruk 'v' (triangle_down) og 'o' (sirkel) som markers for å skille kjønnene.
  • Bruk paletten 'rocket'.
  • Aktiver dodge=True for å separere feilstolpene.
  • Sett capsize til 0.2 for å legge til endestykker på feilstolpene.
    • Bruk heltrukne ('-') og stiplede ('--') linjer for linestyles.
  1. Sett tittelen til 'Tips pointplot' ved å bruke variabelen g.
  2. Vis plottet.

Løsning

Switch to desktopBytt til skrivebordet for virkelighetspraksisFortsett der du er med et av alternativene nedenfor
Alt var klart?

Hvordan kan vi forbedre det?

Takk for tilbakemeldingene dine!

Seksjon 1. Kapittel 14
single

single

some-alt