Seaborn एक लाइब्रेरी है जो डेटा विज़ुअलाइज़ करने में मदद करती है। यह इंटरफेस डेटा के प्रकार और इसे कस्टमाइज़ और कंट्रोल करने में मदद करता है जब इस पर कुछ फिल्टर लागू किए जाते हैं।
बार प्लॉट की मदद से, हम डेटा के वितरण की केंद्रीय प्रवृत्ति को समझ सकते हैं। 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। यहां 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
व्याख्या
- आवश्यक पैकेज आयात किए जाते हैं।
- इनपुट डेटा 'titanic' 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 'pointplot' फंक्शन का उपयोग करके विज़ुअलाइज़ किया जाता है।
- यहां, डेटाफ्रेम को पैरामीटर के रूप में सप्लाई किया जाता है।
- साथ ही, x और y मान निर्दिष्ट किए जाते हैं।
- यह डेटा कंसोल पर प्रदर्शित होता है।
