पायथन सीबॉर्न में विभिन्न श्रेणियों में डेटा की तुलना करने के लिए बॉक्स और व्हिस्कर प्लॉट का उपयोग कैसे किया जा सकता है?

सीबॉर्न लाइब्रेरी डेटा को विज़ुअलाइज़ करने में मदद करती है। यह अनुकूलित थीम और उच्च स्तरीय इंटरफ़ेस के साथ आता है।

स्कैटर प्लॉट सीमित जानकारी प्रदान करते हैं, क्योंकि वे हमें केवल डेटा की किसी श्रेणी के भीतर मूल्यों के वितरण के बारे में बताते हैं। यदि हम श्रेणियों के भीतर मौजूद डेटा की तुलना करना चाहते हैं तो हमें एक अलग तकनीक का उपयोग करने की आवश्यकता है। यह वह जगह है जहाँ बॉक्स प्लॉट चलन में आते हैं। यह एक ऐसा तरीका है जिससे डेटासेट में डेटा वितरण को चतुर्थक की मदद से समझा जा सकता है।

इसमें ऊर्ध्वाधर रेखाएँ होती हैं जो बक्सों से विस्तारित होती हैं। इन एक्सटेंशन को व्हिस्कर्स के रूप में जाना जाता है। ये व्हिस्कर्स इस बारे में बात करते हैं कि डेटा ऊपरी और निचले चतुर्थक के बाहर कैसे भिन्न होता है। यही कारण है कि बॉक्स प्लॉट को व्हिस्कर प्लॉट के रूप में भी जाना जाता है।

बॉक्सप्लॉट फ़ंक्शन का सिंटैक्स

seaborn.boxplot(x, y,data,…)

डेटा में आउटलेयर को अलग-अलग बिंदुओं के रूप में प्लॉट किया 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('iris')
sb.boxplot(x = "species", y = "petal_length", 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 'बॉक्सप्लॉट' 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।