बारप्लॉट फंक्शन एक श्रेणीबद्ध 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 हैं लेकिन पूरे बार को दर्शाने के बजाय, डेटा पॉइंट का अनुमानित मान दूसरे अक्ष पर एक विशिष्ट ऊंचाई पर एक बिंदु द्वारा दर्शाया जाता है।
श्रेणीबद्ध डेटा को श्रेणीबद्ध स्कैटर प्लॉट या पॉइंटप्लॉट की मदद से दो अलग-अलग प्लॉट या 'kind' पैरामीटर की मदद से एक उच्च स्तरीय फंक्शन जिसे फैक्टरप्लॉट के नाम से जाना जाता है, का उपयोग करके विज़ुअलाइज़ किया जा सकता है।
फैक्टरप्लॉट फंक्शन 'kind' पैरामीटर की मदद से एक FacetGrid पर एक श्रेणीबद्ध प्लॉट बनाता है।
'kind' पैरामीटर का मान यहां 'violin' होगा। FacetGrid डिफ़ॉल्ट रूप से 'pointplot' फंक्शन का उपयोग करता है।
आइए समझते हैं कि फैक्टरप्लॉट का उपयोग वायलिन ग्राफ बनाने के लिए कैसे किया जा सकता है।
FacetGrid पैनल का एक मैट्रिक्स है, जिसे सभी चर को विभाजित करके पंक्ति और कॉलम के रूप में परिभाषित किया जाता है। पैनल के कारण, एक सिंगल प्लॉट कई प्लॉट जैसा दिखता है।
Facet grid दो डिस्क्रीट चर के सभी विभिन्न प्रकार के संयोजनों का विश्लेषण करने में उपयोगी है। यहां 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
व्याख्या
- आवश्यक पैकेज आयात किए जाते हैं।
- इनपुट डेटा 'exercise' है जिसे seaborn लाइब्रेरी से लोड किया जाता है।
- यह डेटा एक डेटाफ्रेम में स्टोर होता है।
- 'load_dataset' फंक्शन का उपयोग आइरिस डेटा लोड करने के लिए किया जाता है।
- इस डेटा को 'factorplot' फंक्शन का उपयोग करके विज़ुअलाइज़ किया जाता है।
- यहां, डेटाफ्रेम को पैरामीटर के रूप में सप्लाई किया जाता है।
- 'kind' पैरामीटर को यहां 'violin' के रूप में निर्दिष्ट किया जाता है।
- 'hue' और 'col' पैरामीटर भी निर्दिष्ट किए जाते हैं।
- साथ ही, x और y मान निर्दिष्ट किए जाते हैं।
- यह डेटा कंसोल पर प्रदर्शित होता है।
