वायलिन प्लॉट में प्रत्येक वायलिन को पायथन सीबोर्न लाइब्रेरी में कैसे विभाजित किया जा सकता 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।

वायलिन प्लॉट कर्नेल घनत्व अनुमान (केडीई) के साथ बॉक्स प्लॉट का एक संयोजन है। यह विश्लेषण करना और समझना आसान है कि डेटा कैसे वितरित किया गया है। वायलिन का विस्तृत भाग डेटा के उच्च घनत्व को इंगित करता है। वायलिन का संकीर्ण भाग डेटा के कम घनत्व को इंगित करता है।

एक बॉक्सप्लॉट के भीतर इंटर-क्वार्टाइल रेंज और डेटा का उच्च घनत्व वाला हिस्सा हर श्रेणी में एक ही क्षेत्र में आता है।

वायलिनप्लॉट फ़ंक्शन का सिंटैक्स

seaborn.violinplot(x, y, hue, data,…)

आइए देखें कि कैसे हर वायलिन प्लॉट में विभाजन किया जा सकता है -

उदाहरण

import pandas as pd
import seaborn as sb
from matplotlib import pyplot as plt
my_df = sb.load_dataset('tips')
sb.violinplot(x = "day", y="total_bill",hue = 'sex', data = my_df)
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 किया जाता है।
• 'load_dataset' फ़ंक्शन का उपयोग आईरिस डेटा को लोड करने के लिए किया जाता है।
• इस डेटा को 'वायलिनप्लॉट' 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।