Seaborn एक लाइब्रेरी है जो डेटा विज़ुअलाइज़ करने में मदद करती है। यह कस्टमाइज़्ड थीम और हाई-लेवल इंटरफेस के साथ आती है।
सामान्य स्कैटर प्लॉट, हिस्टोग्राम आदि का उपयोग तब नहीं किया जा सकता जब जिन चरों पर काम करना हो वे श्रेणीबद्ध प्रकृति के हों। यहीं पर श्रेणीबद्ध स्कैटरप्लॉट का उपयोग करने की आवश्यकता होती है।
'stripplot', 'swarmplot' जैसे प्लॉट का उपयोग श्रेणीबद्ध चर के साथ काम करने के लिए किया जाता है। 'stripplot' फंक्शन का उपयोग तब किया जाता है जब कम से कम एक चर श्रेणीबद्ध हो। डेटा को एक अक्ष के साथ क्रमबद्ध तरीके से दर्शाया जाता है।
stripplot फंक्शन का सिंटैक्स
seaborn.stripplot(x, y, data, ...)
आइए देखते हैं कि 'stripplot' फंक्शन का उपयोग डेटासेट में श्रेणीबद्ध चर को प्लॉट करने के लिए कैसे किया जा सकता है।
उदाहरण
import pandas as pd
import seaborn as sb
from matplotlib import pyplot as plt
my_df = sb.load_dataset('iris')
sb.stripplot(x="species", y="sepal_length", data=my_df)
plt.show()आउटपुट
व्याख्या
- आवश्यक पैकेज आयात किए जाते हैं।
- इनपुट डेटा 'iris_data' है जिसे scikit learn 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 'stripplot' फंक्शन का उपयोग करके विज़ुअलाइज़ किया जाता है।
- यहां, डेटाफ्रेम को पैरामीटर के रूप में सप्लाई किया जाता है।
- हम देख सकते हैं कि कुछ मान ओवरलैप हो रहे हैं।
- साथ ही, x और y मान निर्दिष्ट किए जाते हैं।
- यह डेटा कंसोल पर प्रदर्शित होता है।
