पाइथन में कर्नेल घनत्व अनुमान प्लॉट (जॉइनप्लॉट) प्रदर्शित करने के लिए सीबोर्न लाइब्रेरी कैसे उपयोग की जाती है?

सीबॉर्न एक पुस्तकालय है जो डेटा की कल्पना करने में मदद करता है। यह अनुकूलित थीम और उच्च स्तरीय इंटरफ़ेस के साथ आता है।

कर्नेल घनत्व अनुमान, जिसे केडीई के रूप में भी जाना जाता है, एक ऐसी विधि है जिसमें एक सतत यादृच्छिक चर के संभाव्यता घनत्व कार्य का अनुमान लगाया जा सकता है। इस पद्धति का उपयोग गैर-पैरामीट्रिक मानों के विश्लेषण के लिए किया जाता है। 'संयुक्तप्लॉट' का उपयोग करते समय, यदि तर्क 'काइंड' को 'केडीई' पर सेट किया जाता है, तो यह कर्नेल घनत्व अनुमान प्लॉट को प्लॉट करता है।

आइए समझते हैं कि पायथन में कर्नेल घनत्व अनुमान लगाने के लिए 'jointplot' फ़ंक्शन कैसे काम करता है।

उदाहरण

import pandas as pd
import seaborn as sb
from matplotlib import pyplot as plt
my_df = sb.load_dataset('iris')
sb.jointplot(x = 'petal_length',y = 'petal_width',data = my_df,kind = 'kde')
plt.show()

आउटपुट

स्पष्टीकरण

• आवश्यक पैकेज आयात किए जाते हैं।

• इनपुट डेटा 'आईरिस_डेटा' है जो स्किकिट लर्न लाइब्रेरी से लोड किया गया है।

• यह डेटा डेटाफ़्रेम में संग्रहीत होता है।

• आईरिस डेटा लोड करने के लिए 'load_dataset' फ़ंक्शन का उपयोग किया जाता है।

• यह डेटा 'jointplot' फ़ंक्शन का उपयोग करके विज़ुअलाइज़ किया जाता है।

• यहां, 'x' और 'y' अक्ष मान पैरामीटर के रूप में दिए गए हैं।

• यहां, 'काइंड' पैरामीटर को 'केडीई' के रूप में निर्दिष्ट किया गया है ताकि प्लॉट कर्नेल घनत्व अनुमान को प्रिंट करना समझ सके।

• यह कर्नेल घनत्व अनुमान डेटा कंसोल पर प्रदर्शित होता है।