Seaborn एक लाइब्रेरी है जो डेटा विज़ुअलाइज़ करने में मदद करती है। यह कस्टमाइज़्ड थीम और हाई-लेवल इंटरफेस के साथ आती है।
पिछले प्लॉट में, हमने पूरे डेटासेट को ग्राफ पर प्लॉट किया। 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।
बारप्लॉट का एक विशेष मामला काउंटप्लॉट (countplot) है जो डेटा के संबंध में हर श्रेणी में अवलोकनों की संख्या दिखाता है बजाय दूसरे चर का सांख्यिकीय मान गणना करने के।
आइए 'titanic' डेटासेट की मदद से काउंटप्लॉट को समझते हैं।
उदाहरण
import pandas as pd
import seaborn as sb
from matplotlib import pyplot as plt
my_df = sb.load_dataset('titanic')
sb.countplot(x="class", data=my_df, palette="Blues")
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 'countplot' 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।
