Вивчайте Спільний Графік | Візуалізація з Seaborn

Визначення

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

Зазвичай він містить три елементи за замовчуванням:

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

Ось приклад joint plot:

Дані для Joint Plot

У бібліотеці seaborn функція jointplot() 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()

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

Графік у центрі

Ще один корисний параметр — це kind, який визначає тип графіка у центрі. За замовчуванням використовується 'scatter'. Ось 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()

Типи графіків

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

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

Додаткове вивчення

Як завжди, можна ознайомитися з додатковими параметрами та опціями у документації jointplot().

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

Завдання

Swipe to start coding

Використати правильну функцію для створення спільного графіка.
Використати weather_df як дані для побудови графіка (перший аргумент).
Встановити стовпець 'Boston' як змінну для осі x (другий аргумент).
Встановити стовпець 'Seattle' як змінну для осі y (третій аргумент).
Встановити на графіку по центру регресійну лінію (крайній правий аргумент).

Рішення

Все було зрозуміло?

Дякуємо за ваш відгук!

Секція 5. Розділ 5

single

Запитати АІ

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

Suggested prompts:

What are the differences between the various `kind` options in `jointplot()`?

Can you explain when to use each type of plot in the middle?

How can I customize the appearance of the joint plot further?

Awesome!

Completion rate improved to 3.85

Свайпніть щоб показати меню