Вивчайте Графік KDE | Візуалізація з Seaborn

Визначення

Оцінка щільності ядра (KDE-плот) — це тип графіка, який відображає оцінену функцію щільності ймовірності для неперервної змінної. На відміну від гістограми, яка показує дані у вигляді дискретних стовпчиків, згрупованих за інтервалами, KDE-плот представляє розподіл як плавну, неперервну криву, побудовану на основі всіх точок даних.

Цей приклад демонструє гістограму у поєднанні з KDE-плотом (помаранчева крива), що забезпечує більш точне наближення функції щільності ймовірності, ніж лише гістограма.

У seaborn функція kdeplot() дозволяє легко створювати KDE-плоти. Основні параметри — data, x та y — працюють так само, як і в countplot().

Перший варіант

Лише один із параметрів може бути заданий шляхом передачі послідовності значень, що дозволяє індивідуально налаштовувати кожен елемент.


              123456789101112
            
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# Loading the dataset with the average yearly temperatures in Boston and Seattle
url = 'https://content-media-cdn.codefinity.com/courses/47339f29-4722-4e72-a0d4-6112c70ff738/weather_data.csv'
weather_df = pd.read_csv(url, index_col=0)

# Creating a KDE plot setting only the data parameter
sns.kdeplot(data=weather_df['Seattle'], fill=True)

plt.show()

Параметр data задається шляхом передачі об'єкта Series, а параметр fill використовується для заповнення області під кривою, яка за замовчуванням не заповнена.

Другий варіант

Можна також задати 2D-об'єкт, наприклад DataFrame, для параметра data та ім'я стовпця або ключ, якщо data є словником, для параметра x (вертикальна орієнтація) або y (горизонтальна орієнтація):


              123456789101112
            
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# Loading the dataset with the average yearly temperatures in Boston and Seattle
url = 'https://content-media-cdn.codefinity.com/courses/47339f29-4722-4e72-a0d4-6112c70ff738/weather_data.csv'
weather_df = pd.read_csv(url, index_col=0)

# Creating a KDE plot setting both the data and x parameters
sns.kdeplot(data=weather_df, x='Seattle', fill=True)

plt.show()

Той самий результат досягається шляхом передачі всього DataFrame як параметра data та вказання імені стовпця для параметра x.

Примітка

Побудований KDE-графік має характерну форму дзвону, що нагадує нормальний розподіл із середнім значенням близько 52°F.

Дізнатися більше

Якщо бажаєте дізнатися більше про функцію KDE plot, зверніться до kdeplot() документації.

Завдання

Swipe to start coding

Використання правильної функції для створення KDE-графіка.
Використання countries_df як даних для побудови графіка (перший аргумент).
Встановлення стовпця 'GDP per capita' для використання та горизонтальної орієнтації через другий аргумент.
Заповнення області під кривою за допомогою третього (правого) аргументу.

Рішення

Все було зрозуміло?

Дякуємо за ваш відгук!

Секція 5. Розділ 4

single

Запитати АІ

Запитайте про що завгодно або спробуйте одне із запропонованих запитань, щоб почати наш чат

Suggested prompts:

Can you explain the difference between using a Series and a DataFrame with `kdeplot()`?

What does the `fill` parameter do in the KDE plot?

Are there other important parameters in `kdeplot()` I should know about?

Awesome!

Completion rate improved to 3.85

Свайпніть щоб показати меню