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Aprenda Gráfico Conjunto | Visualização com Seaborn
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Visualização Definitiva com Python

bookGráfico 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.

Um joint plot combina três elementos:

  • um histograma na parte superior (distribuição da variável x);
  • um histograma à direita (distribuição da variável y);
  • um gráfico de dispersão no centro (relação entre as duas variáveis).

Veja um exemplo:

Exemplo de joint plot

Dados para o Joint Plot

seaborn.jointplot() utiliza três parâmetros principais:

  • data — o DataFrame,
  • x — variável para o histograma superior,
  • y — variável para o histograma à direita.

x e y podem ser nomes de colunas ou objetos semelhantes a arrays.

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 é recriado passando um DataFrame para data e especificando nomes de colunas para x e y.

Gráfico no Centro

O parâmetro kind controla o tipo de gráfico central. Padrão: 'scatter'. Outras opções incluem: 'kde', 'hist', 'hex', 'reg', 'resid'.

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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", kind='reg') plt.show()
copy

Tipos de Gráfico

Além de scatter, é possível escolher:

  • reg — adiciona ajuste de regressão linear;
  • resid — plota resíduos da regressão;
  • hist — histograma bivariado;
  • kde — KDE para duas variáveis;
  • hex — gráfico hexbin mostrando densidade com hexágonos coloridos.
Note
Estude Mais

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

Também vale a pena explorar os seguintes tópicos:
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. Utilize 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

Tudo estava claro?

Como podemos melhorá-lo?

Obrigado pelo seu feedback!

Seção 5. Capítulo 5
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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.

Um joint plot combina três elementos:

  • um histograma na parte superior (distribuição da variável x);
  • um histograma à direita (distribuição da variável y);
  • um gráfico de dispersão no centro (relação entre as duas variáveis).

Veja um exemplo:

Exemplo de joint plot

Dados para o Joint Plot

seaborn.jointplot() utiliza três parâmetros principais:

  • data — o DataFrame,
  • x — variável para o histograma superior,
  • y — variável para o histograma à direita.

x e y podem ser nomes de colunas ou objetos semelhantes a arrays.

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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()
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Gráfico no Centro

O parâmetro kind controla o tipo de gráfico central. Padrão: 'scatter'. Outras opções incluem: 'kde', 'hist', 'hex', 'reg', 'resid'.

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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", kind='reg') plt.show()
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Tipos de Gráfico

Além de scatter, é possível escolher:

  • reg — adiciona ajuste de regressão linear;
  • resid — plota resíduos da regressão;
  • hist — histograma bivariado;
  • kde — KDE para duas variáveis;
  • hex — gráfico hexbin mostrando densidade com hexágonos coloridos.
Note
Estude Mais

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

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

Tarefa

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  1. Utilize a função correta para criar um joint plot.
  2. Utilize 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!

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