पायथन सीबॉर्न लाइब्रेरी में डेटा की कल्पना करने के लिए फ़ेसटग्रिड का उपयोग कैसे किया जा सकता है?

बारप्लॉट फ़ंक्शन एक श्रेणीगत चर और एक सतत चर के बीच संबंध स्थापित करता है। डेटा को आयताकार बार के रूप में दर्शाया जाता है जहां बार की लंबाई उस विशिष्ट श्रेणी में डेटा के अनुपात को इंगित करती है।

पॉइंट प्लॉट बार प्लॉट के समान होते हैं लेकिन फ़िल बार का प्रतिनिधित्व करने के बजाय, डेटा पॉइंट का अनुमानित मान दूसरी धुरी पर एक विशिष्ट ऊंचाई पर एक बिंदु द्वारा दर्शाया जाता है।

श्रेणीबद्ध स्कैटर प्लॉट या पॉइंटप्लॉट या फ़ैक्टरप्लॉट के रूप में ज्ञात उच्च स्तरीय फ़ंक्शन की सहायता से दो अलग-अलग प्लॉटों का उपयोग करके श्रेणीबद्ध डेटा की कल्पना की जा सकती है। फ़ैक्टरप्लॉट फ़ंक्शन, पैरामीटर 'काइंड' की मदद से, फ़ेसटग्रिड पर एक स्पष्ट प्लॉट बनाता है।

यहां 'काइंड' पैरामीटर का मान 'वायलिन' होगा। FacetGrid डिफ़ॉल्ट रूप से 'प्वाइंटप्लॉट' फ़ंक्शन का उपयोग करता है।

आइए समझते हैं कि वायलिन ग्राफ़ बनाने के लिए फ़ैक्टरप्लॉट का उपयोग कैसे किया जा सकता है।

FacetGrid पैनलों का एक मैट्रिक्स है, जिसे सभी चरों को विभाजित करके पंक्ति और स्तंभ के रूप में परिभाषित किया जाता है। पैनल की वजह से, एक प्लॉट कई प्लॉट जैसा दिखता है।

पहलू ग्रिड दो अलग-अलग चरों के सभी विभिन्न प्रकार के संयोजनों का विश्लेषण करने में उपयोगी है। यहाँ उदाहरण है -

उदाहरण

import pandas as pd
import seaborn as sb
from matplotlib import pyplot as plt
my_df = sb.load_dataset('exercise')
sb.factorplot(x = "time", y = "pulse", hue = "kind", kind = 'violin', col = "diet", data = my_df);
plt.show()

आउटपुट

स्पष्टीकरण

• आवश्यक पैकेज आयात किए जाते हैं।
• इनपुट डेटा 'व्यायाम' है जो सीबॉर्न लाइब्रेरी से लोड किया गया है।
• यह डेटा डेटाफ़्रेम में संग्रहीत होता है।
• 'load_dataset' फ़ंक्शन का उपयोग आईरिस डेटा को लोड करने के लिए किया जाता है।
• इस डेटा को 'फैक्टरप्लॉट' फ़ंक्शन का उपयोग करके देखा जाता है।
• यहां, डेटाफ़्रेम पैरामीटर के रूप में दिया गया है।
• यहां 'काइंड' पैरामीटर को 'वायलिन' के रूप में निर्दिष्ट किया गया है।
• 'ह्यू' और 'कॉल' पैरामीटर भी निर्दिष्ट किए गए हैं।
• साथ ही, x और y मान निर्दिष्ट हैं।
• यह डेटा कंसोल पर प्रदर्शित होता है।