Aprenda Estimativa de Densidade com KDE

Um kdeplot (estimativa de densidade por kernel) é um método para visualizar a distribuição de observações em um conjunto de dados. Ele é análogo a um histograma, mas, em vez de usar intervalos discretos, o KDE representa os dados utilizando uma curva contínua de densidade de probabilidade.

Isso o torna excelente para observar o "formato" dos dados e identificar picos sem a irregularidade de um histograma.

Visualização de Distribuições Sobrepostas

Quando há múltiplas categorias (usando hue), linhas simples podem se tornar difíceis de distinguir. O Seaborn oferece parâmetros para resolver isso:

Empilhamento (multiple='stack'): em vez de traçar linhas sobrepostas, empilha-as. Mostra como diferentes categorias contribuem para a distribuição total;
Preenchimento (fill=True): preenche a área sob a curva com cor, tornando o peso visual de cada categoria mais evidente.

Exemplo:


              12345678910111213141516
            
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

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

# Create the stacked KDE plot
sns.kdeplot(
    data=df,
    x='flipper_length_mm',
    hue='species',
    multiple='stack', # Stack categories vertically
    fill=True         # Fill area with color
)

plt.show()

Tarefa

Swipe to start coding

Visualização da distribuição das temperaturas máximas ao longo do ano:

Importação de pandas, seaborn e matplotlib.pyplot.
Leitura do conjunto de dados meteorológicos.
Definição do estilo para 'ticks' com cor de fundo 'lightcyan' (já fornecido).
Criação de um gráfico KDE com os seguintes parâmetros:

Definir x como 'max_temp';
Agrupar por 'month' utilizando hue;
Empilhar as distribuições utilizando multiple='stack';
Preencher as curvas utilizando fill=True;
Desabilitar a legenda (legend=False) para evitar poluição visual no gráfico.

Exibição do gráfico.

Solução

Tudo estava claro?

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Seção 1. Capítulo 5

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