Notice: This page requires JavaScript to function properly.
Please enable JavaScript in your browser settings or update your browser.
Вивчайте Побудова Скрипкових Діаграм | Розділ
Статистична візуалізація з Seaborn

bookПобудова Скрипкових Діаграм

violinplot — це гібрид box plot та оцінки ядерної щільності (KDE).

Boxplot відображає лише зведену статистику (медіану, квартилі), тоді як violinplot показує повний розподіл даних. "Ширина" скрипки в будь-якій точці відображає щільність (кількість точок даних у цій області).

Основні параметри

  • split=True: якщо у вас є змінна hue з рівно двома категоріями (наприклад, "Male"/"Female"), цей параметр малює одну категорію зліва від скрипки, а іншу — справа. Це значно спрощує їх порівняння;
  • inner: визначає, що буде намальовано всередині скрипки;
  • 'box' (типово): малює міні boxplot;
  • 'point': відображає окремі точки даних;
  • 'quartile': малює лінії для 25-го, 50-го та 75-го процентилів;
  • bw (ширина вікна): керує згладженістю кривої (як у KDE). Менше значення показує більше деталей (і шуму); більше значення робить криву більш гладкою.

Приклад

Нижче наведено violinplot для розподілу total_bill. Зверніть увагу, як split=True дозволяє порівнювати "Smokers" та "Non-Smokers" у межах однієї скрипки.

123456789101112131415161718
import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt # Load dataset df = sns.load_dataset('tips') # Create a split violinplot sns.violinplot( data=df, x='day', y='total_bill', hue='smoker', split=True, # Compare sides directly inner='quartile', # Show quartile lines palette='muted' ) plt.show()
copy
Завдання

Swipe to start coding

Створення детальної візуалізації даних про чайові.

  1. Імпортувати необхідні бібліотеки та зчитати набір даних tips.csv.
  2. Створити violinplot і зберегти результат у змінну з назвою g (це дозволяє отримати об'єкт Axes побудованого графіка):
  • Відобразити 'day' по осі x, а 'total_bill' по осі y.
  • Групувати за 'sex' за допомогою параметра hue.
  • Використати палітру 'rocket'.
  • Розділити скрипки для порівняння статей поруч (split=True).
  • Показати окремі точки даних всередині, встановивши inner='point'.
  • Встановити ширину згладжування bw на 0.2.
  1. Встановити заголовок графіка 'Tips violinplot' за допомогою змінної g (наприклад, g.set_title(...)).
  2. Відобразити графік.

Рішення

Все було зрозуміло?

Як ми можемо покращити це?

Дякуємо за ваш відгук!

Секція 1. Розділ 12
single

single

Запитати АІ

expand

Запитати АІ

ChatGPT

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

close

bookПобудова Скрипкових Діаграм

Свайпніть щоб показати меню

violinplot — це гібрид box plot та оцінки ядерної щільності (KDE).

Boxplot відображає лише зведену статистику (медіану, квартилі), тоді як violinplot показує повний розподіл даних. "Ширина" скрипки в будь-якій точці відображає щільність (кількість точок даних у цій області).

Основні параметри

  • split=True: якщо у вас є змінна hue з рівно двома категоріями (наприклад, "Male"/"Female"), цей параметр малює одну категорію зліва від скрипки, а іншу — справа. Це значно спрощує їх порівняння;
  • inner: визначає, що буде намальовано всередині скрипки;
  • 'box' (типово): малює міні boxplot;
  • 'point': відображає окремі точки даних;
  • 'quartile': малює лінії для 25-го, 50-го та 75-го процентилів;
  • bw (ширина вікна): керує згладженістю кривої (як у KDE). Менше значення показує більше деталей (і шуму); більше значення робить криву більш гладкою.

Приклад

Нижче наведено violinplot для розподілу total_bill. Зверніть увагу, як split=True дозволяє порівнювати "Smokers" та "Non-Smokers" у межах однієї скрипки.

123456789101112131415161718
import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt # Load dataset df = sns.load_dataset('tips') # Create a split violinplot sns.violinplot( data=df, x='day', y='total_bill', hue='smoker', split=True, # Compare sides directly inner='quartile', # Show quartile lines palette='muted' ) plt.show()
copy
Завдання

Swipe to start coding

Створення детальної візуалізації даних про чайові.

  1. Імпортувати необхідні бібліотеки та зчитати набір даних tips.csv.
  2. Створити violinplot і зберегти результат у змінну з назвою g (це дозволяє отримати об'єкт Axes побудованого графіка):
  • Відобразити 'day' по осі x, а 'total_bill' по осі y.
  • Групувати за 'sex' за допомогою параметра hue.
  • Використати палітру 'rocket'.
  • Розділити скрипки для порівняння статей поруч (split=True).
  • Показати окремі точки даних всередині, встановивши inner='point'.
  • Встановити ширину згладжування bw на 0.2.
  1. Встановити заголовок графіка 'Tips violinplot' за допомогою змінної g (наприклад, g.set_title(...)).
  2. Відобразити графік.

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!

Секція 1. Розділ 12
single

single

some-alt