Notice: This page requires JavaScript to function properly.
Please enable JavaScript in your browser settings or update your browser.Вивчайте Спільний Графік | Візуалізація з Використанням Seaborn
Ультимативна Візуалізація з Python

bookСпільний Графік

Note
Визначення

Joint plot — це досить унікальний графік, оскільки він поєднує кілька типів графіків. Це діаграма, яка демонструє взаємозв'язок між двома змінними разом із їхніми індивідуальними розподілами.

Зазвичай він містить три елементи за замовчуванням:

  • Гістограма зверху, яка відображає розподіл певної змінної;
  • Гістограма справа, яка відображає розподіл іншої змінної;
  • Точкова діаграма посередині, яка показує взаємозв'язок між цими двома змінними.

Ось приклад joint plot:

Дані для Joint Plot

У бібліотеці seaborn є функція jointplot(), яка, подібно до countplot() та kdeplot(), має три найважливіші параметри:

  • data;
  • x;
  • y.

Параметри x та y визначають змінні для побудови графіка, які відповідають гістограмам справа та зверху. Ці параметри можуть бути масивоподібними об'єктами або назвами стовпців, якщо параметр data є DataFrame.


              
12345678

            
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# Loading the dataset with data about three different iris flowers species
iris_df = sns.load_dataset("iris")

sns.jointplot(data=iris_df, x="sepal_length", y="sepal_width")
plt.show()
copy

Початковий приклад було відтворено шляхом призначення DataFrame параметру data та вказання назв стовпців для x і y.

Графік у центрі

Ще одним корисним параметром є kind, який визначає тип графіка у центрі. За замовчуванням використовується значення 'scatter'. Інші можливі типи графіків: 'kde', 'hist', 'hex', 'reg', 'resid'. Можна експериментувати з різними варіантами:


              
12345678

            
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# Loading the dataset with data about three different iris flowers species
iris_df = sns.load_dataset("iris")

sns.jointplot(data=iris_df, x="sepal_length", y="sepal_width", kind='reg')
plt.show()
copy

Типи графіків

Хоча точковий графік є найпоширенішим вибором для центральної частини, існують й інші варіанти:

  • reg: Додає лінійну регресію до точкового графіка, корисно для перевірки кореляції між змінними;
  • resid: Відображає залишки після лінійної регресії;
  • hist: Показує двовимірну гістограму для двох змінних;
  • kde: Створює KDE-графік;
  • hex: Створює hexbin-графік, де окремі точки замінюються шестикутними бінівками, а колір біну відображає щільність даних.
Note
Вивчайте більше

Як завжди, більше параметрів та можливостей можна знайти у документації jointplot().

Також рекомендується ознайомитися з такими темами:
документація residplot();
Приклад двовимірної гістограми;
Приклад hexbin-графіка.

Завдання

Swipe to start coding

  1. Використання відповідної функції для створення спільного графіка.
  2. Використання weather_df як даних для побудови графіка (перший аргумент).
  3. Встановлення стовпця 'Boston' як змінної для осі x (другий аргумент).
  4. Встановлення стовпця 'Seattle' як змінної для осі y (третій аргумент).
  5. Встановлення регресійної лінії на центральному графіку (крайній правий аргумент).

Рішення

Все було зрозуміло?

Як ми можемо покращити це?

Дякуємо за ваш відгук!

Секція 5. Розділ 5
single

single

Запитати АІ

expand

Запитати АІ

ChatGPT

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

close

Awesome!

Completion rate improved to 3.85

bookСпільний Графік

Свайпніть щоб показати меню

Note
Визначення

Joint plot — це досить унікальний графік, оскільки він поєднує кілька типів графіків. Це діаграма, яка демонструє взаємозв'язок між двома змінними разом із їхніми індивідуальними розподілами.

Зазвичай він містить три елементи за замовчуванням:

  • Гістограма зверху, яка відображає розподіл певної змінної;
  • Гістограма справа, яка відображає розподіл іншої змінної;
  • Точкова діаграма посередині, яка показує взаємозв'язок між цими двома змінними.

Ось приклад joint plot:

Дані для Joint Plot

У бібліотеці seaborn є функція jointplot(), яка, подібно до countplot() та kdeplot(), має три найважливіші параметри:

  • data;
  • x;
  • y.

Параметри x та y визначають змінні для побудови графіка, які відповідають гістограмам справа та зверху. Ці параметри можуть бути масивоподібними об'єктами або назвами стовпців, якщо параметр data є DataFrame.


              
12345678

            
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# Loading the dataset with data about three different iris flowers species
iris_df = sns.load_dataset("iris")

sns.jointplot(data=iris_df, x="sepal_length", y="sepal_width")
plt.show()
copy

Початковий приклад було відтворено шляхом призначення DataFrame параметру data та вказання назв стовпців для x і y.

Графік у центрі

Ще одним корисним параметром є kind, який визначає тип графіка у центрі. За замовчуванням використовується значення 'scatter'. Інші можливі типи графіків: 'kde', 'hist', 'hex', 'reg', 'resid'. Можна експериментувати з різними варіантами:


              
12345678

            
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# Loading the dataset with data about three different iris flowers species
iris_df = sns.load_dataset("iris")

sns.jointplot(data=iris_df, x="sepal_length", y="sepal_width", kind='reg')
plt.show()
copy

Типи графіків

Хоча точковий графік є найпоширенішим вибором для центральної частини, існують й інші варіанти:

  • reg: Додає лінійну регресію до точкового графіка, корисно для перевірки кореляції між змінними;
  • resid: Відображає залишки після лінійної регресії;
  • hist: Показує двовимірну гістограму для двох змінних;
  • kde: Створює KDE-графік;
  • hex: Створює hexbin-графік, де окремі точки замінюються шестикутними бінівками, а колір біну відображає щільність даних.
Note
Вивчайте більше

Як завжди, більше параметрів та можливостей можна знайти у документації jointplot().

Також рекомендується ознайомитися з такими темами:
документація residplot();
Приклад двовимірної гістограми;
Приклад hexbin-графіка.

Завдання

Swipe to start coding

  1. Використання відповідної функції для створення спільного графіка.
  2. Використання weather_df як даних для побудови графіка (перший аргумент).
  3. Встановлення стовпця 'Boston' як змінної для осі x (другий аргумент).
  4. Встановлення стовпця 'Seattle' як змінної для осі y (третій аргумент).
  5. Встановлення регресійної лінії на центральному графіку (крайній правий аргумент).

Рішення

Switch to desktopПерейдіть на комп'ютер для реальної практикиПродовжуйте з того місця, де ви зупинились, використовуючи один з наведених нижче варіантів
Все було зрозуміло?

Як ми можемо покращити це?

Дякуємо за ваш відгук!

close

Awesome!

Completion rate improved to 3.85
Секція 5. Розділ 5
single

single

some-alt