सीबॉर्न में वायलिन प्लॉट का उपयोग बॉक्सप्लॉट और कर्नेल घनत्व अनुमान के संयोजन को आकर्षित करने के लिए किया जाता है। इसके लिए Seaborn.violinplot() का इस्तेमाल किया जाता है। आदेश आंतरिक . का उपयोग करके ऑर्डर पैरामीटर और सेट अवलोकन के साथ पैरामीटर।
मान लें कि CSV फ़ाइल के रूप में हमारा डेटासेट निम्नलिखित है - Cricketers.csv
सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें -
import seaborn as sb 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\\Cricketers.csv")
भूमिका और आयु कॉलम के साथ क्षैतिज वायलिन प्लॉट प्लॉट करें। ऑर्डर पैरामीटर के साथ ऑर्डर करें और आंतरिक पैरामीटर का उपयोग करके अवलोकन सेट करें -
sb.violinplot(x = 'Age', y = "Role", order=["Batsman", "Bowler"], data = dataFrame, inner="stick")
उदाहरण
निम्नलिखित कोड है -
import seaborn as sb
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\\Cricketers.csv")
# plotting violin plot with Role and Age
# order with order parameter and set observations using inner parameter
sb.violinplot(x = 'Age', y = "Role", order=["Batsman", "Bowler"],data = dataFrame, inner="stick")
# display
plt.show() आउटपुट
यह निम्नलिखित आउटपुट उत्पन्न करेगा -
