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

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

पिछले प्लॉट्स में, हमने पूरे डेटासेट को ग्राफ पर प्लॉट किया था। बार प्लॉट की मदद 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।

बारप्लॉट का एक विशेष मामला काउंटप्लॉट है जो दूसरे चर के सांख्यिकीय मान की गणना करने के बजाय डेटा के संबंध में प्रत्येक श्रेणी में टिप्पणियों की संख्या दिखाता है।

आइए 'टाइटैनिक' 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

स्पष्टीकरण

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