Візуалізація Точкових Оцінок
pointplot відображає оцінку центральної тенденції (середнього значення) за допомогою розташування точок на діаграмі розсіювання та демонструє рівень невизначеності за допомогою смуг похибки.
Pointplot проти Barplot
Технічно вони показують ті самі дані. Однак pointplot з'єднує оцінки лінією. Це візуалізує нахил зміни, що полегшує спостереження за тим, як змінна змінюється від однієї категорії до іншої.
Основні параметри
Щоб зробити графік більш читабельним (особливо у чорно-білому вигляді), можна налаштувати маркери та лінії для різних груп:
markers: список символів для позначення точок (наприклад,['o', 'x']);linestyles: список стилів ліній (наприклад,['-']для суцільної,['--']для пунктирної);dodge=True: злегка зміщує точки вздовж осі, щоб вони не перекривалися, роблячи смуги похибки помітними.
Приклад
Нижче наведено pointplot, який показує, як середній рахунок змінюється протягом тижня. Зверніть увагу, як пунктирна лінія допомагає відрізнити "Lunch" від "Dinner" навіть без використання кольору.
123456789101112131415161718import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt # Load dataset df = sns.load_dataset('tips') # Create a styled pointplot sns.pointplot( data=df, x='day', y='total_bill', hue='time', markers=['o', '^'], # Circle and Triangle markers linestyles=['-', '--'], # Solid and Dashed lines dodge=True # Avoid overlap ) plt.show()
Swipe to start coding
Візуалізація чайових, наданих у різні дні, для виявлення можливих тенденцій.
- Встановити стиль на
'ticks'. Налаштувати колір фону, передавши{'axes.facecolor': 'azure'}як другий аргумент. - Створити pointplot і присвоїти його змінній
g:
- Відобразити
'day'по осіx, а'tip'по осіy. - Групувати за
'sex'за допомогоюhue. - Використати
'v'(triangle_down) та'o'(circle) якmarkersдля розрізнення статей. - Використати палітру
'rocket'. - Увімкнути
dodge=Trueдля розділення смуг похибки. - Встановити
capsizeна0.2для додавання обмежувачів до смуг похибки.- Використати суцільні (
'-') та пунктирні ('--') лінії дляlinestyles.
- Використати суцільні (
- Встановити заголовок
'Tips pointplot'за допомогою змінноїg. - Відобразити графік.
Рішення
Дякуємо за ваш відгук!
single
Запитати АІ
Запитати АІ
Запитайте про що завгодно або спробуйте одне із запропонованих запитань, щоб почати наш чат
Чудово!
Completion показник покращився до 4.55
Візуалізація Точкових Оцінок
Свайпніть щоб показати меню
pointplot відображає оцінку центральної тенденції (середнього значення) за допомогою розташування точок на діаграмі розсіювання та демонструє рівень невизначеності за допомогою смуг похибки.
Pointplot проти Barplot
Технічно вони показують ті самі дані. Однак pointplot з'єднує оцінки лінією. Це візуалізує нахил зміни, що полегшує спостереження за тим, як змінна змінюється від однієї категорії до іншої.
Основні параметри
Щоб зробити графік більш читабельним (особливо у чорно-білому вигляді), можна налаштувати маркери та лінії для різних груп:
markers: список символів для позначення точок (наприклад,['o', 'x']);linestyles: список стилів ліній (наприклад,['-']для суцільної,['--']для пунктирної);dodge=True: злегка зміщує точки вздовж осі, щоб вони не перекривалися, роблячи смуги похибки помітними.
Приклад
Нижче наведено pointplot, який показує, як середній рахунок змінюється протягом тижня. Зверніть увагу, як пунктирна лінія допомагає відрізнити "Lunch" від "Dinner" навіть без використання кольору.
123456789101112131415161718import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt # Load dataset df = sns.load_dataset('tips') # Create a styled pointplot sns.pointplot( data=df, x='day', y='total_bill', hue='time', markers=['o', '^'], # Circle and Triangle markers linestyles=['-', '--'], # Solid and Dashed lines dodge=True # Avoid overlap ) plt.show()
Swipe to start coding
Візуалізація чайових, наданих у різні дні, для виявлення можливих тенденцій.
- Встановити стиль на
'ticks'. Налаштувати колір фону, передавши{'axes.facecolor': 'azure'}як другий аргумент. - Створити pointplot і присвоїти його змінній
g:
- Відобразити
'day'по осіx, а'tip'по осіy. - Групувати за
'sex'за допомогоюhue. - Використати
'v'(triangle_down) та'o'(circle) якmarkersдля розрізнення статей. - Використати палітру
'rocket'. - Увімкнути
dodge=Trueдля розділення смуг похибки. - Встановити
capsizeна0.2для додавання обмежувачів до смуг похибки.- Використати суцільні (
'-') та пунктирні ('--') лінії дляlinestyles.
- Використати суцільні (
- Встановити заголовок
'Tips pointplot'за допомогою змінноїg. - Відобразити графік.
Рішення
Дякуємо за ваш відгук!
single