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सीबॉर्न के साथ एक लाइनप्लॉट प्लॉट करें - पायथन पांडस

सीबॉर्न में लाइनप्लॉट का उपयोग कई सिमेंटिक ग्रुपिंग की संभावना के साथ एक लाइन प्लॉट बनाने के लिए किया जाता है। इसके लिए Seaborn.lineplot() 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")

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")
print("\nReading the CSV file...\n",dataFrame)

# Age in kgs
x = dataFrame['Age']

# Height in Inches
y = dataFrame['Height']

# plot lineplot with Age and Height
sb.lineplot(x,y)
plt.ylabel("Height (inches)")
plt.show()

आउटपुट

यह निम्नलिखित आउटपुट उत्पन्न करेगा -

सीबॉर्न के साथ एक लाइनप्लॉट प्लॉट करें - पायथन पांडस


  1. सीबॉर्न के साथ पूरे डेटासेट को पास करते हुए एक लाइनप्लॉट बनाएं - पायथन पांडस

    सीबॉर्न में लाइनप्लॉट का उपयोग कई सिमेंटिक ग्रुपिंग की संभावना के साथ एक लाइन प्लॉट बनाने के लिए किया जाता है। इसके लिए Seaborn.lineplot() का इस्तेमाल किया जाता है। संपूर्ण डेटासेट के साथ लाइनप्लॉट प्लॉट करने के लिए, बस लाइनप्लॉट () का उपयोग करें और x और y मानों का उल्लेख किए बिना उसमें संपूर्ण डेटा

  1. पायथन पांडा - एक बार प्लॉट बनाएं और बार को सीबोर्न में स्टाइल करें

    सीबॉर्न में बार प्लॉट का उपयोग बिंदु अनुमान और आत्मविश्वास अंतराल को आयताकार सलाखों के रूप में दिखाने के लिए किया जाता है। Seaborn.barplot() का उपयोग किया जाता है। चेहरे के रंग . का उपयोग करके बार को स्टाइल करें , लाइनविड्थ और एजकलर पैरामीटर। मान लें कि CSV फ़ाइल के रूप में हमारा डेटासेट निम्नलिखित

  1. पायथन पांडा - सीबॉर्न के साथ एक बॉक्स प्लॉट के शीर्ष पर टिप्पणियों का झुंड बनाएं

    सीबॉर्न में झुंड प्लॉट का उपयोग गैर-अतिव्यापी बिंदुओं के साथ एक श्रेणीबद्ध स्कैटरप्लॉट बनाने के लिए किया जाता है। इसके लिए Seaborn.swarmplot() का प्रयोग किया जाता है। सीबोर्न.बॉक्सप्लॉट () का उपयोग करके बॉक्स प्लॉट के ऊपर अवलोकनों के झुंड बनाएं। मान लें कि CSV फ़ाइल के रूप में हमारा डेटासेट निम्नलि