डेटा की कल्पना करना एक महत्वपूर्ण कदम है क्योंकि यह संख्याओं को देखे बिना और जटिल गणनाएं किए बिना डेटा में क्या हो रहा है, इसे समझने में मदद करता है। यह दर्शकों को मात्रात्मक अंतर्दृष्टि को प्रभावी ढंग से संप्रेषित करने में मदद करता है।
Seaborn एक लाइब्रेरी है जो डेटा की कल्पना करने में मदद करती है। यह अनुकूलित थीम और एक उच्च-स्तरीय इंटरफेस के साथ आती है।
आइए Python में हिस्टोग्राम प्रदर्शित करने का एक उदाहरण देखते हैं -
उदाहरण
import pandas as pd
import seaborn as sb
from matplotlib import pyplot as plt
df = sb.load_dataset('iris')
sb.distplot(df['petal_length'], kde=False)
plt.show()आउटपुट
व्याख्या
- आवश्यक पैकेज आयात किए गए हैं।
- इनपुट डेटा 'आइरिस_डेटा' है जिसे scikit-learn लाइब्रेरी से लोड किया गया है।
- 'load_dataset' फ़ंक्शन का उपयोग आइरिस डेटा लोड करने के लिए किया जाता है।
- इस डेटा को 'डिस्टप्लॉट' फ़ंक्शन का उपयोग करके देखा जाता है।
- यहां, पैरामीटर 'kde' को false पर सेट किया गया है क्योंकि हम केवल हिस्टोग्राम प्रदर्शित करना चाहते हैं।
- यह विजुअल डेटा कंसोल पर प्रदर्शित होता है।
