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सीबोर्न के FacetGrid के साथ एनोटेशन को अनुकूलित करना

सीबॉर्न फेस ग्रिड के साथ एनोटेशन को अनुकूलित करने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं -

  • आकृति का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें।
  • col1 . के साथ एक डेटा फ़्रेम बनाएं और col2 कॉलम।
  • सशर्त संबंधों को प्लॉट करने के लिए मल्टी-प्लॉट ग्रिड।
  • डेटा के प्रत्येक पहलू के सबसेट में प्लॉटिंग फ़ंक्शन लागू करें।
  • प्रत्येक ग्रिड का शीर्षक सेट करें।
  • आंकड़ा प्रदर्शित करने के लिए, दिखाएं () . का उपयोग करें विधि।

उदाहरण

import pandas as pd
import seaborn as sns
from matplotlib import pyplot as plt

plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50]
plt.rcParams["figure.autolayout"] = True

df = pd.DataFrame({'col1': [3, 7, 8, 1], 'col2': ["three", "seven", "one", "zero"]})
g = sns.FacetGrid(data=df, col='col2', height=3.5)
g.map(plt.hist, 'col1', color='red', lw=0)
g.set_titles('{col_name}')

plt.show()

आउटपुट

सीबोर्न के FacetGrid के साथ एनोटेशन को अनुकूलित करना


  1. सीबॉर्न में एक्स-टिक्स का घनत्व कैसे कम करें?

    x-ticks . का घनत्व कम करने के लिए सीबॉर्न में, हम set_visible=False . का उपयोग कर सकते हैं विषम पदों के लिए। कदम फिगर साइज सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच और आसपास पैडिंग को एडजस्ट करें। X-अक्ष और Y-अक्ष कुंजियों के साथ एक डेटाफ़्रेम बनाएँ। barplot() . का उपयोग करके बिंदु अनुमान और बार के साथ

  1. Numpy और Matplotlib के साथ छवि विभाजन को ओवरले करें

    एक छवि विभाजन को numpy के साथ ओवरले करने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - 10×10 आयाम की एक नकाबपोश सरणी बनाएं। किसी क्षेत्र के लिए नकाबपोश सरणी को 1 से अपडेट करें। numpy का उपयोग करके छवि डेटा बनाएं। नकाबपोश डेटा प्राप्त करने के लिए एक सरणी को मास्क करें जहां एक शर्त पूरी होती है

  1. दो सीबॉर्न lmplots को साथ-साथ कैसे प्लॉट करें (Matplotlib)?

    सीबॉर्न में साथ-साथ दो ग्राफ़ बनाने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं - दो ग्राफ़ बनाने के लिए, हम nrows=1, ncols=2 . का उपयोग कर सकते हैं आकृति आकार (7, 7) के साथ। कुंजियों के साथ डेटा फ़्रेम बनाएं, col1 और col2 , पंडों . का उपयोग करते हुए । काउंटप्लॉट() . का प्रयोग करें बार का उपयो