सीबॉर्न के साथ एक स्कैटर प्लॉट बनाएं - पायथन पंडों

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

मान लें कि CSV फ़ाइल के रूप में हमारा डेटासेट निम्नलिखित है - Cricketers.csv

सबसे पहले, आवश्यक 3 पुस्तकालयों को आयात करें -

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

CSV फ़ाइल से पंडों के डेटाफ़्रेम में डेटा लोड करें -

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

आयु और वजन (किलोग्राम) के साथ प्लॉटिंग स्कैटरप्लॉट। रंग पैरामीटर "भूमिका" के रूप में सेट किया गया -

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

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 scatterplot with Age and Weight (kgs)
# hue parameter set as "Role"
sb.scatterplot(dataFrame['Age'],dataFrame['Weight'], hue=dataFrame['Role'])

plt.ylabel("Weight (kgs)")
plt.show()

आउटपुट

यह निम्नलिखित उदाहरण प्रस्तुत करेगा -

उदाहरण

आइए एक और उदाहरण देखें, जिसमें हमने ह्यू पैरामीटर सेट नहीं किया है। 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 scatterplot with Age and Weight
# weight in kgs
sb.scatterplot(dataFrame['Age'],dataFrame['Weight'])

plt.ylabel("Weight (kgs)")
plt.show()

आउटपुट

यह निम्नलिखित आउटपुट देगा -