Plotón de caja marítimo
La interoperabilidad de trazado de Sevorn permite al usuario acceder a ella en varios escenarios, como análisis exploratorio, interactividad real en aplicaciones gráficas y resultados archivados en una variedad de representaciones gráficas y vectoriales.
Una gráfica de caja tiende a mantener los datos estadísticos organizados para que los análisis dentro de los parámetros o incluso en un conjunto de atributos sean más claros. Si se proporciona, los percentiles y los valores críticos para la mediana se muestran en el marco base de la gráfica de cuadro. Los puntos de datos son líneas horizontales que corren a través del medio de cada caja, mientras que los bigotes representan líneas paralelas que se expanden a sus conjuntos de datos más excesivos, y las tapas representan líneas dibujadas que se extienden a través de los bordes de los bigotes. La placa de caja también se puede utilizar para encontrar valores atípicos en un marco de datos determinado.
Aprenderemos los métodos para dibujar diagramas de caja del módulo marítimo en este tutorial de indicios de Linux.
Uso del método BoxPlot ()
La función BoxPlot () se usa para dibujar una gráfica de placa de caja. El conjunto de datos de inflorescencia de Iris se importa en la instancia a continuación. El diagrama de caja eventualmente muestra los valores más bajos, más altos, de primer percentil y del tercer percentil.
Importar Sevorn como SNSImportar matplotlib.Pyplot como PLT
DF = SNS.load_dataset ('iris')
Imprimir (DF.cabeza())
SNS.Boxplot (y = df ["sepal_length"])
PLT.espectáculo()
Al comienzo del programa, tenemos que importar las bibliotecas. La biblioteca "Seaborn" se importa como SNS, y la biblioteca "Matplotlib.Pyplot "se ha importado como PLT. Luego declaramos una variable llamada "DF."Queremos cargar los datos, por lo que hemos usado la función de DataSet de carga (). El conjunto de datos se almacena en la variable "DF". La función head () se está utilizando. Para obtener las primeras n entradas, utilizaremos esta función. Dependiendo de la posición del objeto, este método contiene solo los primeros n registros. Es capaz de determinar efectivamente si el objeto contiene el tipo de datos apropiado. La serie de entradas para seleccionar.
Ahora empleamos la función BoxPlot (), y hemos proporcionado el parámetro Y a esta función. Un placa de caja es una técnica estándar para representar datos multidimensionales que constan de cinco análisis: "mínimo", "primer percentil", "medio", "tercer percentil" y "más alto."Para mostrar el gráfico final, el PLT.se aplica el método show ().
Papualidad de caja horizontal
Una gráfica horizontal podría usarse como un diagrama de caja. Vamos a dibujar el diagrama de caja en el plano horizontal como se presenta en la figura. Usaremos el marco de datos de Iris una vez más. Los tonos que se muestran son los tintes estándar; Sin embargo, se pueden cambiar.
Importar Sevorn como SNSImportar matplotlib.Pyplot como PLT
DF = SNS.load_dataset ('iris')
SNS.Boxplot (y = df ["especies"], x = df ["sepal_length"])
PLT.espectáculo()
En primer lugar, hemos integrado dos archivos de encabezado. El archivo de encabezado Seaborn y Matplotlib.pyplot. El conjunto de datos de carga () se está utilizando para cargar el conjunto de datos en el gráfico. En el paso posterior, hemos agregado el método head (). Esta función devuelve los primeros cinco cuadros del conjunto de datos por configuración. Simplemente hay un parámetro de entrada: la serie de filas. Este argumento nos permite indicar el número de valores que requerimos.
Usemos la función BoxPlot (), ya que puede indicar más las anomalías y los valores asociados. Aquí hemos dado el X-Parameter y Y-Parameter a esta función. La etiqueta del eje y del gráfico se toma como el nombre de la especie, y la etiqueta del eje x del gráfico se toma de la longitud sepal. Hemos aplicado la función show () para representar la gráfica resultante.
Personaliza los colores del diagrama de caja
Las sombras para la gráfica de placa de caja se pueden personalizar. Al especificar el atributo de "paleta", podemos lograr esto. Ha habido una variedad de paletas, y la paleta "magma" incluye una amplia gama de magma.
Importar Sevorn como SNSImportar matplotlib.Pyplot como PLT
DF = SNS.load_dataset ('iris')
SNS.Boxplot (y = df ["especies"], x = df ["sepal_length"], palette = "magma")
PLT.espectáculo()
Especificamos una variante llamada "DF" después de introducir las bibliotecas SeaBorn y Matplotlib en el programa. Luego hemos estado utilizando el método de DataSet () de carga para recuperar los datos. En la variable "DF", el conjunto de datos se guarda. Se aplicará el cabezal del método (). Esta función se utilizaría para adquirir los primeros n elementos.
Ahora emplearemos el método BoxPlot (), al que hemos asignado los parámetros X e Y. Junto con estos parámetros, hemos especificado el color de los gráficos de caja. Hemos establecido el color "magma" en la "paleta" del parámetro en este código. El PLT.El método show () se utiliza para ilustrar el gráfico moldeado.
Ajuste el tamaño de la placa de caja
La opción de ancho se usará para cambiar el tamaño de los diferentes gráficos de caja. El ancho estándar es 1; Por lo tanto, algo menos que eso hace que las cajas sean más cortas.
Importar Sevorn como SNSImportar matplotlib.Pyplot como PLT
DF = SNS.load_dataset ('iris')
SNS.Boxplot (x = df ["especies"], y = df ["sepal_length"], ancho = 0.2)
PLT.espectáculo()
Las bibliotecas requeridas deben cargarse al inicio del código. El conjunto de datos en el gráfico se carga utilizando el método de DataSet de carga (). El método Head () se ha utilizado en el paso posterior. Por defecto, este método proporcionará los primeros cinco segmentos del conjunto. Utilizaremos el método BoxPlot () para dibujar los gráficos de la caja. Esta función ha sido asignada al parámetro X y el parámetro Y ya citado. También se especifica el ancho de las gráficos de la caja.
Entonces, hemos proporcionado esta función con el argumento de "ancho". El eje y de la gráfica está etiquetado con el nombre de la especie, mientras que el eje X del gráfico está etiquetado con longitud sepal. Hemos estado utilizando el método show () para representar el gráfico de salida.
Conclusión
En este artefacto, hemos analizado cómo dibujar diagramas de caja usando la biblioteca marina. Hemos visto cómo cambiar el ancho y los colores de las parcelas de la caja. La descripción visual de la presentación de conjuntos de información estadística por su percentil se conoce como un diagrama de cuadro. Encapsula efectivamente los datos recopilados usando una caja y barras y nos permite a todos evaluar conjuntos directamente.