Aprenda Criando Gráficos de Distribuição Conjunta

JointGrid é o objeto subjacente em nível de figura utilizado para criar gráficos bivariados com gráficos univariados marginais.

Ao utilizar sns.jointplot(), um JointGrid é criado automaticamente. No entanto, ao utilizar JointGrid diretamente, você obtém uma tela em branco. Assim, é possível decidir explicitamente o que desenhar no centro e o que desenhar nas laterais.

O Fluxo de Trabalho

Inicializar: criar a grade com seus dados e variáveis. Neste momento, ela está vazia;
g.plot_joint(): desenha o gráfico bivariado no centro (por exemplo, gráfico de dispersão);
g.plot_marginals(): desenha os gráficos univariados nos eixos superior e direito (por exemplo, histograma ou KDE).

Exemplo

Aqui é criada uma grade personalizada com um gráfico de regressão no centro e curvas KDE nas laterais.


              1234567891011121314
            
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# Load dataset
df = sns.load_dataset('penguins')

# 1. Initialize the grid
g = sns.JointGrid(data=df, x='bill_length_mm', y='bill_depth_mm')

# 2. Draw the plots
g.plot_joint(sns.regplot, scatter_kws={'alpha': 0.5})  # Center: Regression
g.plot_marginals(sns.kdeplot, fill=True)               # Sides: KDE

plt.show()

Tarefa

Swipe to start coding

Analise da relação entre o comprimento e a profundidade do bico, diferenciando por espécie.

Defina o estilo como 'ticks'. Altere a cor de fundo da figura para 'lightcyan' ('figure.facecolor').
Inicialize o JointGrid (g):

Mapeie 'bill_length_mm' para x e 'bill_depth_mm' para y.
Colore os pontos por 'species' (hue).
Utilize a paleta 'viridis'.

Gráfico central (plot_joint):

Desenhe um scatterplot.
Torne os pontos semitransparentes (alpha=0.5).
Defina a cor da borda dos pontos (edgecolor) como 'pink'.
Defina a espessura da borda (linewidth) como 1.

Gráficos laterais (plot_marginals):

Desenhe um histplot.
Adicione uma curva KDE (kde=True).

Exiba o gráfico.

Solução

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Seção 1. Capítulo 20

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