Förbättra Diagram med Rug Plots
rugplot är ett diagram som är avsett att komplettera andra diagram genom att visa placeringen av enskilda observationer på ett diskret sätt.
Medan kdeplot visar en jämn sannolikhetskurva, kan det ibland dölja att det finns mycket få datapunkter i ett visst område. Genom att lägga till en rugplot ritas små "streck" (likt fransar på en matta) för varje enskild datapunkt längs x- eller y-axeln.
Varför kombinera dem?
- KDE: visar den abstrakta formen (trenden).
- Rugplot: visar den faktiska datadensiteten (verkligheten).
Viktiga parametrar
För att göra rugplot effektiv och kompatibel med andra diagram bör du känna till dessa parametrar:
height: styr längden på strecken i förhållande till diagramytan. Ett värde som0.05eller0.1är oftast bäst för att hålla det diskret;hue: grupperar data efter färg, vilket gör att du kan matcha kategorierna i ditt huvuddiagram;xellery: avgör vilken axel datan ligger på.
12345678910111213import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt # Load the dataset df = sns.load_dataset('tips') # 1. Main plot (Abstract shape) sns.kdeplot(data=df, x='total_bill', fill=True, alpha=0.3) # 2. Rug plot (Real data points) sns.rugplot(data=df, x='total_bill', height=0.1, color='black') plt.show()
Swipe to start coding
Nu ska vi använda detta för att skapa en stiliserad visualisering för tips-datasetet.
- Ställ in stilen på
'darkgrid'. Skicka en ordbok som andra argument för att konfigurera rutnätet: inaktivera'axes.grid'(False) och sätt'axes.facecolor'till'aliceblue'. - Skapa ett KDE-diagram för
'total_bill', grupperat efter'sex':
- Använd paletten
'magma'; - Stapla lagren (
multiple='layer'); - Fyll kurvorna (
fill=True).
- Lägg till ett Rugplot för att visa individuella datapunkter:
- Använd samma x-axel (
'total_bill') och gruppering ('sex');
- Använd samma x-axel (
- Sätt
heighttill0.05;- Använd samma
'magma'-palett.
- Använd samma
- Visa diagrammet.
Lösning
Tack för dina kommentarer!
single
Fråga AI
Fråga AI
Fråga vad du vill eller prova någon av de föreslagna frågorna för att starta vårt samtal
Fantastiskt!
Completion betyg förbättrat till 4.55
Förbättra Diagram med Rug Plots
Svep för att visa menyn
rugplot är ett diagram som är avsett att komplettera andra diagram genom att visa placeringen av enskilda observationer på ett diskret sätt.
Medan kdeplot visar en jämn sannolikhetskurva, kan det ibland dölja att det finns mycket få datapunkter i ett visst område. Genom att lägga till en rugplot ritas små "streck" (likt fransar på en matta) för varje enskild datapunkt längs x- eller y-axeln.
Varför kombinera dem?
- KDE: visar den abstrakta formen (trenden).
- Rugplot: visar den faktiska datadensiteten (verkligheten).
Viktiga parametrar
För att göra rugplot effektiv och kompatibel med andra diagram bör du känna till dessa parametrar:
height: styr längden på strecken i förhållande till diagramytan. Ett värde som0.05eller0.1är oftast bäst för att hålla det diskret;hue: grupperar data efter färg, vilket gör att du kan matcha kategorierna i ditt huvuddiagram;xellery: avgör vilken axel datan ligger på.
12345678910111213import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt # Load the dataset df = sns.load_dataset('tips') # 1. Main plot (Abstract shape) sns.kdeplot(data=df, x='total_bill', fill=True, alpha=0.3) # 2. Rug plot (Real data points) sns.rugplot(data=df, x='total_bill', height=0.1, color='black') plt.show()
Swipe to start coding
Nu ska vi använda detta för att skapa en stiliserad visualisering för tips-datasetet.
- Ställ in stilen på
'darkgrid'. Skicka en ordbok som andra argument för att konfigurera rutnätet: inaktivera'axes.grid'(False) och sätt'axes.facecolor'till'aliceblue'. - Skapa ett KDE-diagram för
'total_bill', grupperat efter'sex':
- Använd paletten
'magma'; - Stapla lagren (
multiple='layer'); - Fyll kurvorna (
fill=True).
- Lägg till ett Rugplot för att visa individuella datapunkter:
- Använd samma x-axel (
'total_bill') och gruppering ('sex');
- Använd samma x-axel (
- Sätt
heighttill0.05;- Använd samma
'magma'-palett.
- Använd samma
- Visa diagrammet.
Lösning
Tack för dina kommentarer!
single