Distplot marina

Un gráfico de dispersión, también conocido como Distplot, muestra la varianza en el conjunto de datos original. La dispersión total de los parámetros de datos en tiempo real se muestra mediante la función Distplot () del marco marítimo. La biblioteca Seaborn, junto con la biblioteca matplotlib, se aplica para visualizar el Distplot entre las diversas modificaciones. Los datos se representan utilizando un histograma, así como una curva en el Distplot.

La Biblioteca Sevorn incorpora una variedad de métodos para trazar la información y mostrar las fluctuaciones de datos. El Distplot se crea utilizando el método Distplot () del paquete Seaborn (). El Distplot ilustra los parámetros del modelo unitario, que es la dispersión estadística de un parámetro versus la relación de dispersión.

El parámetro del conjunto de datos se pasa al método Distplot (), que devuelve un gráfico que tiene la relación de dispersión. Para determinar la posibilidad de dispersión de las variables dependientes sobre los múltiples conjuntos de datos, el método Distplot () de la biblioteca marítima se puede combinar con la gráfica KDE. El término KDE se abrevia como estimación de densidad del núcleo. Discutamos el Distplot en detalle:

Ejemplo 1:

El siguiente gráfico ilustra una dispersión simple en este paso. Con la ayuda de Random.randn (), genera valores al azar. Funciona cuando especificamos los atributos manualmente.

En primer lugar, presentamos los tres archivos de encabezado. El matplotlib.El archivo de encabezado de Pyplot se importa como PLT. Seborn se introduce como SNS. Y numpy se introduce como np. Luego utilizamos las dos funciones de las diferentes bibliotecas. La función set () se aplica para especificar el tamaño del gráfico. Entonces, proporcionamos el parámetro de la "Figsize". Esta función está relacionada con la biblioteca marina.

Empleamos la función randn () de la biblioteca del archivo de encabezado Numpy. El valor se almacena en la variable "x". El método Distplot () se aplica para dibujar el gráfico. Esta función contiene el valor de la variable X como argumento. Por último, el PLT.El método show () se utiliza para representar la gráfica.

Ejemplo 2:

El Distplot se muestra de varias maneras. Para ilustrar las cuatro variantes simultáneamente, utilizamos la función subplot () del método de marco de pylab. Podemos generar visualizaciones completamente distintas modificando los argumentos de la función Distplot (). Los usuarios interactuarán con algunos de estos argumentos para alterar el tinte, el diseño y otros aspectos.

Al comienzo del programa, tenemos que importar algunas bibliotecas importantes. Cada método de pyplot modifica un visual en un cierto aspecto. Seborn es un paquete analítico visual basado en Matplotlib. Numpy es un módulo de Python para un cálculo numérico ampliamente utilizado. Pylab es una biblioteca que integra métodos desde los paquetes Numpy y Matplotlib para crear un entorno de desarrollo integrado.

En el siguiente paso, especificamos el tamaño de la figura. Entonces, aplicamos el método set () de la biblioteca marítima. Junto con esto, utilizamos los métodos de semilla () y randn (). Ambas funciones están incluidas en la biblioteca Numpy. En este caso, dibujamos las cuatro discapacidades diferentes. Invocamos los métodos Distplot () por separado en cuatro subtramas. Para dibujar la primera subtrama, simplemente establecemos sus dimensiones y luego aplicamos la función Distplot () de la biblioteca marítima. Para la segunda subplotación, proporcionamos los parámetros "alfombra" y "hist" a la función Distplot ().

Para dibujar la tercera subtrama, empleamos el método desplat () después de definir las dimensiones. Aquí, establecemos el valor "falso" en la variable "vertical". Del mismo modo, para el último, queremos dibujar un gráfico KDE para que usemos la función kdeplot () de la biblioteca marítima. El valor del parámetro de "sombra" se da como "verdadero". Y el valor del "color" se establece como "b". Al final, para mostrar estas subtramas, el PLT.se aplica el método show ().

Ejemplo 3:

En el histograma, a veces exhibimos el marco de datos habitual del módulo marino. Debido a que este es un conjunto de datos tan enorme, solo una entrada será suficiente.

Aquí, incorporamos las bibliotecas "PLT" y "SNS". La biblioteca "PLT" es importada por Matplotlib.Pyplot y la biblioteca "SNS" es importada por la Biblioteca Seborn. Aquí, recuperamos el marco de datos del Titanic, por lo que llamamos al método load_dataset () de la biblioteca marítima. En el siguiente paso de representar el desplaz, utilizamos el método Distplot (). Finalmente, el gráfico se ilustra usando el PLT.función show ().

Ejemplo 4:

También es posible ajustar el tamaño de los contenedores y eliminar la línea. En este caso, especificaremos el tamaño de los contenedores y haremos que el borde de KDE transparente invocando la función Distplot ().

Después de importar los archivos de encabezado requeridos, matplotlib.Pyplot y Seaborn, tenemos la intención de obtener el conjunto de datos Titanic. Por lo tanto, utilizamos el método de datos de carga de la Biblioteca SeaBorn (). Llamamos a la función Distplot () para dibujar el gráfico. Hay tres parámetros en este método. La función Distplot () nos permite definir el tamaño del contenedor y el valor de "KDE". El valor de "kde" se establece en "verdadero" en este caso. Entonces, usando el PLT.Método show (), el gráfico se ve.

Conclusión

Demostramos cómo dibujar DISTKROT utilizando la Biblioteca Seaborn en este artículo. Hemos visto una variedad de ejemplos relacionados con este tema dado. La función Distplot () de la biblioteca SeaBorn permite a los usuarios mostrar un histograma que tiene una línea. Esto podría ilustrarse de varias maneras diversas. Seborn a menudo se aplica en asociación con matplotlib, que es un marco de visualización. Un Distplot es un gráfico que muestra una dispersión de los datos de un solo variado. El método HIST de matplotlib está integrado por el método kdeplot () en el método Distplot ().