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

सीबॉर्न एक पुस्तकालय है जो डेटा की कल्पना करने में मदद करता है। यह इंटरफ़ेस डेटा के प्रकार को अनुकूलित और नियंत्रित करने में मदद करता है और जब कुछ फ़िल्टर लागू होते हैं तो यह कैसे व्यवहार करता है।

बार प्लॉट की सहायता से हम डेटा के वितरण की केंद्रीय प्रवृत्ति को समझ सकते हैं। 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।

प्वाइंट प्लॉट बार प्लॉट के समान होते हैं लेकिन फिल बार का प्रतिनिधित्व करने के बजाय, डेटा बिंदु का अनुमानित मूल्य दूसरी धुरी पर एक विशिष्ट ऊंचाई पर एक बिंदु द्वारा दर्शाया जाता है। यहाँ उदाहरण है -

उदाहरण

import pandas as pd
import seaborn as sb
from matplotlib import pyplot as plt
my_df = sb.load_dataset('titanic')
sb.pointplot(x = "sex", y = "survived", hue = "class", data = my_df)
plt.show()

आउटपुट

स्पष्टीकरण

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