Python Matplotlib में प्रोफाइल हिस्टोग्राम प्लॉट करें

प्रोफाइल हिस्टोग्राम (प्रत्येक बिन में प्रविष्टियों का माध्य) बनाने के लिए Seaborn के regplot का उपयोग x_bins पैरामीटर के साथ करें।

चरण

1. फिगर आकार सेट करें और पैडिंग समायोजित करें
2. NumPy से x और y डेटा बिंदु बनाएं
3. seaborn.regplot से डेटा और लीनियर रिग्रेशन फिट प्लॉट करें। x_bins से x वेरिएबल को डिस्क्रीट बिन्स में बिन करें। fit_reg=True से x और y के बीच रिग्रेशन मॉडल प्लॉट करें
4. plt.show() से प्रदर्शित करें

उदाहरण

import numpy as np
import seaborn as sns
from matplotlib import pyplot as plt

plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50]
plt.rcParams["figure.autolayout"] = True

# डेटा: x समान वितरण, y = x² + शोर
x = np.random.uniform(-5, 5, 1000)
y = np.random.normal(x**2, np.abs(x) + 1)

# प्रोफाइल हिस्टोग्राम: x_bins=20 बिन्स में x को बिन करें, प्रत्येक बिन का माध्य दिखाएं
sns.regplot(x=x, y=y, x_bins=20, marker='o', fit_reg=True,
            scatter_kws={'alpha': 0.5, 's': 20},
            line_kws={'color': 'red', 'linewidth': 2})

plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Y')
plt.title('प्रोफाइल हिस्टोग्राम: प्रत्येक x बिन में y का माध्य + रिग्रेशन लाइन')
plt.grid(True, alpha=0.3)
plt.show()

आउटपुट

स्कैटर प्लॉट (पारदर्शी बिंदु) जिस पर 20 x-बिन्स के माध्य मान (सर्कल मार्कर) और लाल रिग्रेशन लाइन ओवरले हैं।

प्रोफाइल हिस्टोग्राम क्या है?

सामान्य हिस्टोग्राम प्रत्येक बिन में गिनती दिखाता है। प्रोफाइल हिस्टोग्राम प्रत्येक बिन में y का माध्य (और वैकल्पिक रूप से मानक विचलन) दिखाता है। यह x के सापेक्ष y के औसत व्यवहार को दर्शाता है।

regplot पैरामीटर्स

वैकल्पिक: शुद्ध Matplotlib

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.random.uniform(-5, 5, 1000)
y = np.random.normal(x**2, np.abs(x) + 1)

bins = 20
bin_edges = np.linspace(x.min(), x.max(), bins + 1)
bin_centers = (bin_edges[:-1] + bin_edges[1:]) / 2
bin_means = [y[(x >= bin_edges[i]) & (x < bin_edges[i+1])].mean() 
             for i in range(bins)]
bin_stds = [y[(x >= bin_edges[i]) & (x < bin_edges[i+1])].std() 
            for i in range(bins)]

plt.errorbar(bin_centers, bin_means, yerr=bin_stds, fmt='o-', capsize=3)
plt.show()