Visualiseren van Histogrammen
De histplot (histogramplot) is een klassiek hulpmiddel dat de verdeling van één of meer variabelen weergeeft door het aantal waarnemingen te tellen dat binnen discrete intervallen valt. Het helpt bij het beantwoorden van vragen zoals: "Wat is de meest voorkomende waarde?", "Is de data symmetrisch?" of "Zijn er uitschieters?".
Het histogram aanpassen
Standaard tekent histplot balken en telt het aantal voorkomens. Je kunt het echter aanpassen om meer inzichten te verkrijgen.
1. Statistiek wijzigen (stat)
In plaats van een eenvoudige telling kun je de dichtheid berekenen. Dit is nuttig bij het vergelijken van groepen met verschillende groottes, omdat het het oppervlak onder de curve normaliseert tot 1.
stat='density'
2. Visuele stijl (element)
Bij het plotten van meerdere groepen met hue kunnen standaardbalken rommelig worden. Door een stapdiagram te gebruiken, ontstaat er een omtrek, waardoor overlappingen beter zichtbaar zijn.
element='step'
3. Binbreedte (binwidth)
De grootte van de intervallen bepaalt hoeveel detail zichtbaar is.
binwidth=1
Voorbeeld: Hier zie je hoe je deze parameters combineert om een stap-gevuld dichtheidsdiagram te maken:
1234567891011121314151617import 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()
Swipe to start coding
Maak een duidelijke visualisatie van de snavellengtes van pinguïns:
- Initialiseer een
histplotmet dedfdataframe. - Stel
xin op'bill_length_mm'. - Groepeer de gegevens op
'island'met behulp van dehue-parameter. - Wijzig de visuele stijl naar
'step'met deelement-parameter. - Stel de Y-as in om
'density'weer te geven via destat-parameter. - Stel de
binwidthin op1en gebruik het'flare'-palet. - Toon de plot.
Oplossing
Bedankt voor je feedback!
single
Vraag AI
Vraag AI
Vraag wat u wilt of probeer een van de voorgestelde vragen om onze chat te starten.
Geweldig!
Completion tarief verbeterd naar 4.55Visualiseren van Histogrammen
Veeg om het menu te tonen
De histplot (histogramplot) is een klassiek hulpmiddel dat de verdeling van één of meer variabelen weergeeft door het aantal waarnemingen te tellen dat binnen discrete intervallen valt. Het helpt bij het beantwoorden van vragen zoals: "Wat is de meest voorkomende waarde?", "Is de data symmetrisch?" of "Zijn er uitschieters?".
Het histogram aanpassen
Standaard tekent histplot balken en telt het aantal voorkomens. Je kunt het echter aanpassen om meer inzichten te verkrijgen.
1. Statistiek wijzigen (stat)
In plaats van een eenvoudige telling kun je de dichtheid berekenen. Dit is nuttig bij het vergelijken van groepen met verschillende groottes, omdat het het oppervlak onder de curve normaliseert tot 1.
stat='density'
2. Visuele stijl (element)
Bij het plotten van meerdere groepen met hue kunnen standaardbalken rommelig worden. Door een stapdiagram te gebruiken, ontstaat er een omtrek, waardoor overlappingen beter zichtbaar zijn.
element='step'
3. Binbreedte (binwidth)
De grootte van de intervallen bepaalt hoeveel detail zichtbaar is.
binwidth=1
Voorbeeld: Hier zie je hoe je deze parameters combineert om een stap-gevuld dichtheidsdiagram te maken:
1234567891011121314151617import 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()
Swipe to start coding
Maak een duidelijke visualisatie van de snavellengtes van pinguïns:
- Initialiseer een
histplotmet dedfdataframe. - Stel
xin op'bill_length_mm'. - Groepeer de gegevens op
'island'met behulp van dehue-parameter. - Wijzig de visuele stijl naar
'step'met deelement-parameter. - Stel de Y-as in om
'density'weer te geven via destat-parameter. - Stel de
binwidthin op1en gebruik het'flare'-palet. - Toon de plot.
Oplossing
Schakel over naar desktop voor praktijkervaringGa verder vanaf waar je bent met een van de onderstaande optiesBedankt voor je feedback!
single
