Veeg om het menu te tonen

Jointplot

Definitie

Joint plot is een vrij uniek diagram, omdat het meerdere grafieken combineert. Het is een grafiek die de relatie tussen twee variabelen toont, samen met hun individuele verdelingen.

In de basis heeft het standaard drie elementen:

Histogram bovenaan dat de verdeling van een bepaalde variabele weergeeft;
Histogram aan de rechterkant dat de verdeling van een andere variabele weergeeft;
Spreidingsdiagram in het midden dat de relatie tussen deze twee variabelen toont.

Hier is een voorbeeld van een joint plot:

Gegevens voor de Joint Plot

seaborn heeft een jointplot() functie die, vergelijkbaar met countplot() en kdeplot(), drie belangrijkste parameters heeft:

data;
x;
y.

De parameters x en y specificeren de te plotten variabelen, die overeenkomen met de histogrammen aan de rechterkant en bovenaan. Deze parameters kunnen array-achtige objecten zijn of kolomnamen wanneer de parameter data een DataFrame is.


              12345678
            
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# Loading the dataset with data about three different iris flowers species
iris_df = sns.load_dataset("iris")

sns.jointplot(data=iris_df, x="sepal_length", y="sepal_width")
plt.show()

Het oorspronkelijke voorbeeld is gereconstrueerd door een DataFrame toe te wijzen aan de parameter data en kolomnamen te specificeren voor x en y.

Plot in het Midden

Een andere nuttige parameter is kind, waarmee wordt aangegeven welk plot in het midden wordt weergegeven. 'scatter' is de standaardwaarde. Andere mogelijke plots zijn: 'kde', 'hist', 'hex', 'reg', 'resid'. Experimenteer gerust met verschillende plottypen:


              12345678
            
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# Loading the dataset with data about three different iris flowers species
iris_df = sns.load_dataset("iris")

sns.jointplot(data=iris_df, x="sepal_length", y="sepal_width", kind='reg')
plt.show()

Plottypen

Hoewel het spreidingsdiagram de meest gebruikelijke keuze is voor de centrale plot, zijn er verschillende andere opties beschikbaar:

reg: Voegt een lineaire regressie toe aan het spreidingsdiagram, nuttig voor het controleren van correlatie tussen variabelen;
resid: Toont de residuen van een lineaire regressie;
hist: Geeft een bivariate histogram weer voor twee variabelen;
kde: Maakt een KDE-plot;
hex: Produceert een hexbin-plot, waarbij zeshoekige bins individuele punten vervangen en de kleur van de bin de datadichtheid aangeeft.

Meer Bestuderen

Zoals gebruikelijk kunt u meer opties en parameters verkennen in de jointplot() documentatie.

Het is ook de moeite waard om de genoemde onderwerpen te verkennen:
residplot() documentatie;
Voorbeeld van een bivariate histogram;
Voorbeeld van een hexbin-plot.

Taak

Swipe to start coding

Gebruik de juiste functie om een joint plot te maken.
Gebruik weather_df als de data voor de plot (het eerste argument).
Stel de kolom 'Boston' in als variabele voor de x-as (het tweede argument).
Stel de kolom 'Seattle' in als variabele voor de y-as (het derde argument).
Stel in dat de plot in het midden een regressielijn bevat (het meest rechtse argument).

Oplossing

Schakel over naar desktop voor praktijkervaringGa verder vanaf waar je bent met een van de onderstaande opties

Was alles duidelijk?

Bedankt voor je feedback!

Sectie 5. Hoofdstuk 5

Vraag AI

Vraag wat u wilt of probeer een van de voorgestelde vragen om onze chat te starten.

Jointplot

Definitie

Joint plot is een vrij uniek diagram, omdat het meerdere grafieken combineert. Het is een grafiek die de relatie tussen twee variabelen toont, samen met hun individuele verdelingen.

In de basis heeft het standaard drie elementen:

Histogram bovenaan dat de verdeling van een bepaalde variabele weergeeft;
Histogram aan de rechterkant dat de verdeling van een andere variabele weergeeft;
Spreidingsdiagram in het midden dat de relatie tussen deze twee variabelen toont.

Hier is een voorbeeld van een joint plot:

Gegevens voor de Joint Plot

seaborn heeft een jointplot() functie die, vergelijkbaar met countplot() en kdeplot(), drie belangrijkste parameters heeft:

data;
x;
y.


              12345678
            
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# Loading the dataset with data about three different iris flowers species
iris_df = sns.load_dataset("iris")

sns.jointplot(data=iris_df, x="sepal_length", y="sepal_width")
plt.show()

Het oorspronkelijke voorbeeld is gereconstrueerd door een DataFrame toe te wijzen aan de parameter data en kolomnamen te specificeren voor x en y.

Plot in het Midden


              12345678
            
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# Loading the dataset with data about three different iris flowers species
iris_df = sns.load_dataset("iris")

sns.jointplot(data=iris_df, x="sepal_length", y="sepal_width", kind='reg')
plt.show()

Plottypen

Hoewel het spreidingsdiagram de meest gebruikelijke keuze is voor de centrale plot, zijn er verschillende andere opties beschikbaar:

reg: Voegt een lineaire regressie toe aan het spreidingsdiagram, nuttig voor het controleren van correlatie tussen variabelen;
resid: Toont de residuen van een lineaire regressie;
hist: Geeft een bivariate histogram weer voor twee variabelen;
kde: Maakt een KDE-plot;
hex: Produceert een hexbin-plot, waarbij zeshoekige bins individuele punten vervangen en de kleur van de bin de datadichtheid aangeeft.

Meer Bestuderen

Zoals gebruikelijk kunt u meer opties en parameters verkennen in de jointplot() documentatie.

Het is ook de moeite waard om de genoemde onderwerpen te verkennen:
residplot() documentatie;
Voorbeeld van een bivariate histogram;
Voorbeeld van een hexbin-plot.

Taak

Swipe to start coding

Gebruik de juiste functie om een joint plot te maken.
Gebruik weather_df als de data voor de plot (het eerste argument).
Stel de kolom 'Boston' in als variabele voor de x-as (het tweede argument).
Stel de kolom 'Seattle' in als variabele voor de y-as (het derde argument).
Stel in dat de plot in het midden een regressielijn bevat (het meest rechtse argument).

Oplossing

Schakel over naar desktop voor praktijkervaringGa verder vanaf waar je bent met een van de onderstaande opties

Was alles duidelijk?

Bedankt voor je feedback!

Sectie 5. Hoofdstuk 5

Schakel over naar desktop voor praktijkervaringGa verder vanaf waar je bent met een van de onderstaande opties