Plota de articulación marítima

Una trama conjunta está compuesta por tres gráficos. Un gráfico muestra un gráfico estadístico multivariado que demuestra cómo fluctúa la variable de criterio con las variables predictoras. El segundo gráfico, ubicado en diagonal en el borde superior de la tabla multivariada, ilustra la dispersión de la variable imparcial. El último gráfico, situado en el borde derecho del gráfico multivariado con una dirección ajustada verticalmente, representa la dispersión de la variable predicha.

El análisis de varianza se refiere a un parámetro específico. Evalúa e ilustra anomalías relevantes en los datos, mientras que la regresión múltiple evalúa los vínculos entre diferentes variaciones y la intensidad de esa asociación. El módulo marino articulación () El método calcula un gráfico de dispersión que contiene histogramas distintos en el borde superior de la gráfica y los lados derecho. En esta sección, hablaremos sobre cómo dibujar gráficos conjuntos.

Utilice el método JuntePlot ()

Usaremos el articulación () Método para crear las complementos de las articulaciones. El gráfico en este paso indica un gráfico de dispersión que tiene histogramas duales en los bordes del mapa. El gráfico muestra que los campos "Total Bill" y "Tip" parecen tener una asociación positiva. A medida que aumenta el valor de un parámetro, también lo hará otro.

A pesar de que las marcas en el gráfico están dispersas, el valor de correlación parece modesto. Los histogramas relativos son rectos porque la mayoría de las entradas están confinadas a la mitad izquierda de la dispersión. Sin embargo, la mitad correcta es más amplia.

Importar Sevorn como SNS
Importar matplotlib.Pyplot como PLT
consejos = SNS.load_dataSet ('consejos')
SNS.Conjunta (x = 'total_bill', y = 'tip', data = tips, altura = 10, relación = 4, espacio = 1)
PLT.espectáculo()

Al comienzo del programa, presentamos Seborn y Matplotlib.bibliotecas de pyplot. El margen se importará como SNS y matplolib.Pyplot se importará como PLT. A continuación, recuperaremos los datos de "consejos" utilizando la función load_dataSet (). El módulo marítimo mantiene esta función. El cabeza() se llama a la función. Hemos aplicado el articulación () Método de la biblioteca marítima. Esta función se utiliza para dibujar los gráficos de las articulaciones. Hemos proporcionado los subtítulos de ambos ejes, conjunto de datos, la altura de la gráfica, la relación y el espacio como los parámetros del Método JuntePlot (). Al final, el espectáculo() función de matplotlib.Pyplot se empleará para representar el gráfico.

Dibuja un plan de articulación que tenga un esquema de color

Al especificar el argumento de "tono" a "fumador", las variables para los fumadores se mostrarán en distintos tonos en este ejemplo. Mira cuán fácilmente se están separando los dos componentes del "fumador". Los gráficos de densidad se presentan en ambos bordes, en lugar de histogramas, para ilustrar la representación de datos para las múltiples categorías del parámetro de color de forma independiente.

Importar Sevorn como SNS
Importar matplotlib.Pyplot como PLT
consejos = SNS.load_dataSet ('consejos')
SNS.Conjunta (x = 'Total_bill', y = 'tip', data = tips, hue = 'smoker')
PLT.espectáculo()

Incorporamos el Seaborn y Matplotlib.Bibliotecas de Pyplot al comienzo del programa. El SNS se utilizará para importar el mar y de manera similar, el PLT se utilizará para importar matplotlib.pyplot. A continuación, utilizaremos el conjunto de datos de carga del método para obtener los datos de la variable "Consejos". Este es un método del paquete marítimo. El método head () sera aplicado. La biblioteca marea articulación () se ha utilizado la función. Se dibujan los gráficos de las articulaciones mientras se usa este método. Como argumentos de la función articulación (), Hemos proporcionado títulos para el eje x e y, el marco de datos y el tono. El parámetro "tono" determina el tono de color de la trama. Finalmente, con la ayuda de Matplotlib.pyplot espectáculo() método, se mostrará el gráfico.

Dibujar una línea de regresión

Una pendiente de la línea representa la relación entre diferentes variables. La curva ha sido dibujada. Por lo tanto, sería lo más cerca posible para la mayoría de los conjuntos de datos. La línea de regresión se calcula utilizando métodos numéricos, y podemos usar esta expresión para determinar las variables. Cuando el argumento "amable" se asigna a "reg", el articulación () se invoca el método. Se crea una línea de regresión en el gráfico. La línea de regresión se está utilizando para indicar varias medidas de rendimiento.

Importar Sevorn como SNS
Importar matplotlib.Pyplot como PLT
consejos = SNS.load_dataSet ('consejos')
SNS.Conjunta (x = 'total_bill', y = 'tip', data = tips, kind = 'reg')
PLT.espectáculo()

Primero, importamos los archivos de encabezado requeridos: Seaborn AS SNS y Matplotlib.Pyplot como PLT. Cargamos el conjunto de datos incorporado de consejos con la ayuda de load_dataSet (). Esta función está asociada con el paquete marítimo. Hemos usado el cabeza() método. A continuación, dibujaremos los plazos de las articulaciones empleando el articulación () Método de la biblioteca marítima. Esta función contiene diferentes parámetros, que incluyen el título del eje x como "total_bill", el eje y como "consejo", datos de consejos y amables.

Hemos establecido el valor del argumento "amable" como "reg" para dibujar la línea de regresión en el gráfico. Ahora llamamos al espectáculo() función para ilustrar el gráfico resultante.

Dibujar histograma 2D

El argumento "amable" en el programa anterior se especificaría como "HIST", y el conjunto de juegos de articulación representa un histograma 2D. El análisis de frecuencia para dos variables nominales consecutivas se usa en un histograma 2D. La longitud de las líneas en un histograma 1D refleja el total. En un histograma 2D, cada barra en el gráfico muestra un interino e incluye la probabilidad acumulativa de ocurrencia de las entradas en ambas categorías. La tabla primaria está constituida de segmentos cuadrados que se han coloreado en un espectro.

Importar Sevorn como SNS
Importar matplotlib.Pyplot como PLT
consejos = SNS.load_dataSet ('consejos')
SNS.Conjunta (x = 'total_bill', y = 'tip', data = tips, kind = 'hist')
PLT.espectáculo()

Después de introducir las bibliotecas SeaBorn y Matplotlib.pyplot con el soporte del load_dataSet (), Cargaríamos los puntos de datos incorporados de los consejos. El módulo marítimo está vinculado a este método. El cabeza() se utilizó la función.

A continuación, usaremos el articulación () función del paquete marítimo para crear bolsas de articulación. Este método tiene varios parámetros, incluida la etiqueta del eje X de "factura total", etiqueta del eje Y de "punta", datos de consejos y amables. Para dibujar un histograma bidimensional, definimos el valor del parámetro "Kind" a "Hist". Hemos usado el espectáculo() Método para visualizar la tabla final.

Conclusión

Hemos discutido varios enfoques para dibujar los gráficos de las articulaciones con la ayuda del paquete marítimo. Proporcionando valor numérico a los argumentos apropiados a la método de plot (), Podemos cambiar la dimensión de la tabla, la proporción de ejes, la altitud de las coordenadas y el espacio entre el eje x e y. En los gráficos conjuntos, podemos modificar el diseño del gráfico y agregar la línea de regresión.