Conteúdo do Curso

Deep Dive into the seaborn Visualization

1. Light Start

Reading the File Colors

2. Distributions of Data

Histplot Kdeplot Rugplot Ecdfplot Challenge Displot

3. Categorical Plot Types

Stripplot Swarmplot Boxplot Violinplot Barplot Pointplot Challenge Catplot

4. Matrix Plots

Heatmap Clustermap

5. Multi-Plot Grids

FacetGrid PairGrid JointGrid

6. Regression Models

Regplot Lmplot

Barplot

A barplot represents an estimate of the central tendency for a numeric variable with the height of each rectangle and provides some indication of the uncertainty around that estimate using error bars.

Bar plots include 0 in the quantitative axis range, and they are a good choice when 0 is a meaningful value for the quantitative variable, and you want to make comparisons against it.

Tarefa

Swipe to show code editor

Set the 'ticks' style.
Create the barplot using the seaborn library:

Set the x parameter equals the 'day';
Set the y parameter equals the 'total_bill';
Set the hue parameter equals the 'smoker';
Set the linewidth parameter equals 2.5;
Set the capsize parameter equals 0.1;
Set the 'pink' errcolor parameter;
Set the 'magma' palette;
Set the data;
Display the plot.

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Seção 3. Capítulo 5

Barplot

Bar plots include 0 in the quantitative axis range, and they are a good choice when 0 is a meaningful value for the quantitative variable, and you want to make comparisons against it.

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Set the x parameter equals the 'day';
Set the y parameter equals the 'total_bill';
Set the hue parameter equals the 'smoker';
Set the linewidth parameter equals 2.5;
Set the capsize parameter equals 0.1;
Set the 'pink' errcolor parameter;
Set the 'magma' palette;
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Set the x parameter equals the 'day';
Set the y parameter equals the 'total_bill';
Set the hue parameter equals the 'smoker';
Set the linewidth parameter equals 2.5;
Set the capsize parameter equals 0.1;
Set the 'pink' errcolor parameter;
Set the 'magma' palette;
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