Вивчайте Графік KDE | Візуалізація з Seaborn

Визначення

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

У цьому прикладі показано гістограму у поєднанні з KDE-графіком (помаранчева крива), що забезпечує більш точне наближення функції щільності ймовірності, ніж лише гістограма.

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

Перший варіант

Лише один із параметрів можна встановити, передаючи послідовність 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 встановлюється шляхом передачі об'єкта Series, а параметр fill використовується для заповнення області під кривою, яка за замовчуванням не заповнена.

Другий варіант

Можна також встановити 2D-об'єкт, наприклад DataFrame, для параметра data та вказати назву 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 було отримано шляхом передачі всього об'єкта DataFrame як параметра data та вказання назви стовпця для параметра x.

Примітка

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

Додаткове вивчення

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 графіка (перший аргумент).
Встановлення стовпця 'GDP per capita' 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