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Please enable JavaScript in your browser settings or update your browser.Aprenda Gráfico Conjunto | Visualização com Seaborn
Visualização Definitiva com Python

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Gráfico Conjunto

Note
Definição

Joint plot é um gráfico bastante único, pois combina múltiplos gráficos. É um gráfico que mostra a relação entre duas variáveis juntamente com suas distribuições individuais.

Basicamente, possui três elementos por padrão:

  • Histograma na parte superior, que representa a distribuição de uma determinada variável;

  • Histograma à direita, que representa a distribuição de outra variável;

  • Gráfico de dispersão no centro, que mostra a relação entre essas duas variáveis.

Aqui está um exemplo de um joint plot:

Dados para o Joint Plot

O seaborn possui a função jointplot(), que, de forma semelhante às funções countplot() e kdeplot(), possui três parâmetros mais importantes:

  • data;

  • x;

  • y.

Os parâmetros x e y especificam as variáveis a serem plotadas, que correspondem aos histogramas à direita e no topo. Esses parâmetros podem ser objetos do tipo array ou nomes de colunas quando o parâmetro data é um DataFrame.


              
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()
copy

O exemplo inicial foi recriado atribuindo um DataFrame ao parâmetro data e especificando os nomes das colunas para x e y.

Gráfico no Centro

Outro parâmetro bastante útil é o kind, que especifica o gráfico exibido no centro. O valor padrão é 'scatter'. Aqui estão outros tipos de gráficos possíveis: 'kde', 'hist', 'hex', 'reg', 'resid'. Sinta-se à vontade para experimentar diferentes tipos de gráficos:


              
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()
copy

Tipos de Gráficos

Embora o gráfico de dispersão seja a escolha mais comum para o gráfico central, existem várias outras opções disponíveis:

  • reg: Adiciona um ajuste de regressão linear ao gráfico de dispersão, útil para verificar a correlação entre variáveis;

  • resid: Exibe os resíduos de uma regressão linear;

  • hist: Mostra um histograma bivariado para duas variáveis;

  • kde: Cria um gráfico KDE;

  • hex: Produz um gráfico hexbin, onde células hexagonais substituem pontos individuais e a cor indica a densidade dos dados.

Note
Estude Mais

Como de costume, é possível explorar mais opções e parâmetros na documentação do jointplot().

Também vale a pena explorar os tópicos mencionados:
documentação do residplot();
Exemplo de histograma bivariado;
Exemplo de gráfico hexbin.

Tarefa

Swipe to start coding

  1. Utilize a função correta para criar um joint plot.
  2. Use weather_df como o conjunto de dados para o gráfico (primeiro argumento).
  3. Defina a coluna 'Boston' como variável do eixo x (segundo argumento).
  4. Defina a coluna 'Seattle' como variável do eixo y (terceiro argumento).
  5. Configure o gráfico central para exibir uma linha de regressão (argumento mais à direita).

Solução

Switch to desktopMude para o desktop para praticar no mundo realContinue de onde você está usando uma das opções abaixo
Tudo estava claro?

Como podemos melhorá-lo?

Obrigado pelo seu feedback!

Seção 5. Capítulo 5
Sentimos muito que algo saiu errado. O que aconteceu?

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Joint plot é um gráfico bastante único, pois combina múltiplos gráficos. É um gráfico que mostra a relação entre duas variáveis juntamente com suas distribuições individuais.

Basicamente, possui três elementos por padrão:

  • Histograma na parte superior, que representa a distribuição de uma determinada variável;

  • Histograma à direita, que representa a distribuição de outra variável;

  • Gráfico de dispersão no centro, que mostra a relação entre essas duas variáveis.

Aqui está um exemplo de um joint plot:

Dados para o Joint Plot

O seaborn possui a função jointplot(), que, de forma semelhante às funções countplot() e kdeplot(), possui três parâmetros mais importantes:

  • data;

  • x;

  • y.

Os parâmetros x e y especificam as variáveis a serem plotadas, que correspondem aos histogramas à direita e no topo. Esses parâmetros podem ser objetos do tipo array ou nomes de colunas quando o parâmetro data é um DataFrame.


              
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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()
copy

O exemplo inicial foi recriado atribuindo um DataFrame ao parâmetro data e especificando os nomes das colunas para x e y.

Gráfico no Centro

Outro parâmetro bastante útil é o kind, que especifica o gráfico exibido no centro. O valor padrão é 'scatter'. Aqui estão outros tipos de gráficos possíveis: 'kde', 'hist', 'hex', 'reg', 'resid'. Sinta-se à vontade para experimentar diferentes tipos de gráficos:


              
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()
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Tipos de Gráficos

Embora o gráfico de dispersão seja a escolha mais comum para o gráfico central, existem várias outras opções disponíveis:

  • reg: Adiciona um ajuste de regressão linear ao gráfico de dispersão, útil para verificar a correlação entre variáveis;

  • resid: Exibe os resíduos de uma regressão linear;

  • hist: Mostra um histograma bivariado para duas variáveis;

  • kde: Cria um gráfico KDE;

  • hex: Produz um gráfico hexbin, onde células hexagonais substituem pontos individuais e a cor indica a densidade dos dados.

Note
Estude Mais

Como de costume, é possível explorar mais opções e parâmetros na documentação do jointplot().

Também vale a pena explorar os tópicos mencionados:
documentação do residplot();
Exemplo de histograma bivariado;
Exemplo de gráfico hexbin.

Tarefa

Swipe to start coding

  1. Utilize a função correta para criar um joint plot.
  2. Use weather_df como o conjunto de dados para o gráfico (primeiro argumento).
  3. Defina a coluna 'Boston' como variável do eixo x (segundo argumento).
  4. Defina a coluna 'Seattle' como variável do eixo y (terceiro argumento).
  5. Configure o gráfico central para exibir uma linha de regressão (argumento mais à direita).

Solução

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Tudo estava claro?

Como podemos melhorá-lo?

Obrigado pelo seu feedback!

Seção 5. Capítulo 5
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