सीबॉर्न के साथ स्कैटर प्लॉट बनाएं - पायथन पैंडास

सीबॉर्न में स्कैटरप्लॉट का उपयोग कई सिमेंटिक ग्रुपिंग की संभावना के साथ स्कैटर प्लॉट बनाने के लिए किया जाता है। इसके लिए seaborn.scatterplot() का उपयोग किया जाता है।

मान लीजिए हमारा डेटासेट CSV फ़ाइल के रूप में Cricketers.csv है।

सबसे पहले, आवश्यक 3 लाइब्रेरी आयात करें:

import seaborn as sb
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

CSV फ़ाइल से डेटा पैंडास DataFrame में लोड करें:

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

Age और Weight (kgs) के साथ स्कैटरप्लॉट बनाना। hue पैरामीटर "Role" के रूप में सेट है:

sb.scatterplot(dataFrame['Age'], dataFrame['Weight'], hue=dataFrame['Role'])

उदाहरण

कोड निम्नलिखित है:

import seaborn as sb
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# CSV फ़ाइल से डेटा पैंडास DataFrame में लोड करें:
dataFrame = pd.read_csv("C:\\Users\\amit_\\Desktop\\Cricketers.csv")
# Age और Weight (kgs) के साथ स्कैटरप्लॉट बनाना
# hue पैरामीटर "Role" के रूप में सेट है
sb.scatterplot(dataFrame['Age'], dataFrame['Weight'], hue=dataFrame['Role'])
plt.ylabel("Weight (kgs)")
plt.show()

आउटपुट

यह निम्नलिखित उदाहरण उत्पन्न करेगा:

उदाहरण

आइए एक और उदाहरण देखें, जहां हमने hue पैरामीटर सेट नहीं किया है। कोड निम्नलिखित है:

import seaborn as sb
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# CSV फ़ाइल से डेटा पैंडास DataFrame में लोड करें:
dataFrame = pd.read_csv("C:\\Users\\amit_\\Desktop\\Cricketers.csv")
# Age और Weight के साथ स्कैटरप्लॉट बनाना
# weight in kgs
sb.scatterplot(dataFrame['Age'], dataFrame['Weight'])
plt.ylabel("Weight (kgs)")
plt.show()

आउटपुट

यह निम्नलिखित आउटपुट उत्पन्न करेगा: