पायथन पांडा - एक बिंदु प्लॉट बनाएं और सीबॉर्न के साथ अवलोकनों का मानक विचलन दिखाएं

सीबॉर्न में प्वाइंट प्लॉट का उपयोग स्कैटर प्लॉट ग्लिफ़ का उपयोग करके बिंदु अनुमान और आत्मविश्वास अंतराल दिखाने के लिए किया जाता है। इसके लिए Seaborn.pointplot() का इस्तेमाल किया जाता है। कॉन्फिडेंस इंटरवल ci पैरामीटर मान "sd . का उपयोग करके प्रेक्षणों का मानक विचलन प्रदर्शित करें " पॉइंटप्लॉट () विधि में।

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 पंडों के डेटाफ़्रेम में डेटा लोड करें -

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

"अकादमी" और "आयु" के साथ प्लॉटिंग पॉइंट प्लॉट। कॉन्फिडेंस इंटरवल पैरामीटर मान "sd" का उपयोग करके प्रेक्षणों का मानक विचलन प्रदर्शित करें

sb.pointplot( x = 'Academy',y = 'Age', data = dataFrame, ci = "sd")

उदाहरण

पूरा कोड निम्नलिखित 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")

sb.set_theme(style="darkgrid")

# plotting point plot with Academy and Age
# Display Standard Deviation of Observations using confidence interval parameter value "sd"
sb.pointplot( x = 'Academy',y = 'Age', data = dataFrame, ci = "sd")

# display
plt.show()

आउटपुट

यह निम्नलिखित आउटपुट उत्पन्न करेगा -