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पायथन - एक विशिष्ट विशेषता के लिए पंडों के साथ घनत्व भूखंड

हम एक डेटासेट पर एक सीएसवी फ़ाइल के रूप में प्लॉट.घनत्व () से घनत्व प्लॉट का उपयोग करेंगे। मान लें कि निम्नलिखित हमारा डेटासेट है - Cricketers2.csv

सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें -

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

CSV फ़ाइल से डेटा को पंडों के डेटाफ़्रेम में लोड करें -

dataFrame = pd.read_csv("C:\\Users\\amit_\\Desktop\\Cricketers2.csv")

घनत्व प्लॉट प्लॉट करना। माना गया गुण "आयु" है -

dataFrame.Age.plot.density(color='green')

उदाहरण

पूरा कोड निम्नलिखित है -

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# Load data from a CSV file into a Pandas DataFrame
dataFrame = pd.read_csv("C:\\Users\\amit_\\Desktop\\Cricketers2.csv")

# plotting the density plot
# attribute considered is "Age"
dataFrame.Age.plot.density(color='green')
plt.title('Density plot = Age')
plt.show()

आउटपुट

यह निम्नलिखित आउटपुट देगा -

पायथन - एक विशिष्ट विशेषता के लिए पंडों के साथ घनत्व भूखंड


  1. प्रत्येक एक्स के लिए एकाधिक वाई मानों के साथ पायथन स्कैटर प्लॉट

    प्रत्येक X के लिए कई Y मानों वाला स्कैटर प्लॉट बनाने के लिए, हम x . बना सकते हैं और y स्कैटर प्लॉट बनाने के लिए numpy, zip का उपयोग करके डेटा पॉइंट और उन्हें एक साथ पुनरावृत्त करें। कदम फिगर साइज सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग को एडजस्ट करें। numpy का उपयोग करके यादृच्छिक xs और y

  1. Matplotlib के साथ पायथन में 3D घनत्व मानचित्र कैसे प्लॉट करें?

    मैटप्लोटलिब के साथ पायथन में एक 3डी घनत्व मानचित्र तैयार करने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - numpy का उपयोग करके साइड, x, y और z बनाएं। सुन्न लिनस्पेस तीसरी संख्या के आधार पर दो बिंदुओं के बीच डेटा बनाने में मदद करता है। पार्श्व डेटा का उपयोग करके निर्देशांक सदिशों से निर्देशांक मैट

  1. पायथन भूखंडों में सुपरस्क्रिप्ट

    पायथन में कुछ सुपरस्क्रिप्ट डालने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - numpy का उपयोग करके a और f के लिए अंक बनाएं। प्लॉट f =ma प्लॉट() . का उपयोग कर वक्र विधि, लेबल f=ma के साथ। सुपरस्क्रिप्ट के साथ प्लॉट के लिए शीर्षक जोड़ें, यानी, kgms-2। xlabel Add जोड़ें सुपरस्क्रिप्ट वाले प्