Aprenda Usando a Interface de Distribuição

A função displot (distribution plot) é a função "pai" para todos os gráficos que aprendemos até agora. Ela fornece uma única interface para criar histogramas, gráficos KDE e ECDFs.

Por que usar o Displot?

Embora histplot e kdeplot sejam ótimos para gráficos individuais, o displot possui um diferencial: facetas.

Utilizando o parâmetro col (coluna) ou row (linha), o displot pode dividir automaticamente seu conjunto de dados em vários subgráficos lado a lado com base em uma categoria.

Principais Parâmetros

kind: determina o tipo de gráfico;
'hist' (padrão);
'kde';
'ecdf'.
col / row: divide os dados em subgráficos separados organizados em colunas ou linhas.

Exemplo

Veja como criar instantaneamente 3 histogramas separados para diferentes espécies usando apenas uma linha de código.


              12345678910111213141516
            
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

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

# Create a grid of plots
sns.displot(
    data=df,
    x='bill_length_mm',
    col='species',     # Creates 3 subplots (one per species)
    kind='hist',       # Draw histograms
    element='step'
)

plt.show()

Tarefa

Swipe to start coding

Visualização da distribuição dos quilates dos diamantes utilizando o conjunto de dados diamonds.

Definir o estilo como 'darkgrid'.
Criar um gráfico KDE utilizando a função displot:

Definir x como 'carat'.
Colorir as curvas por 'cut' utilizando o parâmetro hue.
Dividir o gráfico em colunas separadas com base na 'color' do diamante utilizando o parâmetro col.
Definir o tipo de gráfico como 'kde' utilizando o parâmetro kind.
Normalizar os dados utilizando multiple='fill' para exibir proporções relativas.
Utilizar a paleta 'viridis'.
Utilizar a variável df como fonte de dados.

Exibir o gráfico.

Solução

Tudo estava claro?

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Seção 1. Capítulo 8

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