Motage de chat

«Dans le module SeaBorn, il existe une variété de parcelles à choisir. Cependant, lors de l'interaction avec des attributs catégoriels, nous pouvons avoir besoin d'une stratégie cohérente pour tracer les données car différentes fonctions de parcelle se comportent différemment. Cette procédure ne correspond pas aux données. La méthode Catplot () de ce module est conçue pour fonctionner avec efficience les données catégorielles. Cette méthode a été conçue pour optimiser la méthode FactorPlot () dans les versions récentes du module SeaBorn.

Il nous permet de travailler efficacement avec des valeurs catégoriques et de rendre les données en huit types de graphiques, tels que définis par le paramètre de type. Parce que la méthode Catplot () produit un objet FacetGrid (), il peut être utilisé pour tracer des graphiques pour plusieurs aspects de la même figure instantanément.

Catplot () utilise un diagramme de dispersion par défaut pour les ensembles de données. Un tracé de dispersion, dans lequel tous les points qui appartiennent à la même catégorie tombent au même endroit avec l'axe faisant référence à la variable catégorique, est l'un des deux types de tracés catégoriques qui utilisent des méthodes distinctes pour représenter des données catégorielles.

Stripplot (), qui est «gentil» par défaut dans catplot (), adopte cette approche.

La deuxième méthode consiste à utiliser un algorithme pour modifier les points avec l'axe de catégorie pour éviter les chevauchements. Il nous permettra de visualiser plus précisément la gamme des observations. Ce type de parcelle est appelé «peswarm», et il est mis en œuvre dans SeaBorn sous le nom de Swarmplot (), qui peut être accessible en spécifiant Kind = ”Swarm» dans Catplot ()."

Syntaxe de l'enclot de chat dans Seaborn

marin.Catplot (x = aucun, y = aucun, hue = aucun, data = aucun, kind = 'strip', color = aucun, palette = aucun)

La description de chaque paramètre est passé dans la fonction de classement de chat.

X et Y: Ce sont le nom des variables pour les entrées de données longues

Données: Pour graphique, un ensemble de données longs (propre). Chaque variable doit être caractérisée par une colonne et chaque observation par une ligne.

rangée et col: Les facettes de la grille seront contrôlées par des paramètres catégoriques.

CI: La largeur des intervalles de confiance doit être dessinée autour des valeurs estimées. Si «SD», sautez le bootstrap et montrez plutôt l'écart type des observations. Il n'y aura pas de bootstrap et pas de barres d'erreur si aucune n'est spécifiée.

Type: Un nom catégorique sur l'axe x et la fonction de tracé de l'axe y correspond au type de tracé à dessiner. «Strip», «Swarm», «Box», «Violon», «Point», «Bar» ou «Count» sont parmi les options disponibles.

couleur: Couleur pour tous les éléments ou la graine d'une palette de dégradé.

palette: Couleurs à utiliser pour différents niveaux de teinte. Ce devrait être un dictionnaire traduisant des valeurs de teinte en couleurs matplotlib ou tout ce que la palette de couleurs () peut comprendre.

Kwargs: La fonction de tracé de base reçoit les autres arguments de mots clés.

Exemple 1

Les parcelles de catégorie sont vos meilleurs outils pour visualiser et comparer différents éléments de vos données si vous travaillez avec des données contenant des variables catégorielles, telles que les réponses à l'enquête. SeaBorn fait du tracé les graphiques catégoriels un jeu d'enfant. Les étiquettes des aspects de vos données sont X, Y et Hue dans cet exemple. Concernant la variable cible, les paramètres de teinte codent les points avec des teintes distinctes.

Dans notre premier exemple, nous avons pris des conseils de jeu de données intégrés communs à SeaBorn. Dans la fonction Load_Dataset, nous l'avons appelé. Ensuite, nous avons une fonction Catplot où l'argument X est passé avec le nom de la colonne Total_Bill, l'argument Y est défini avec l'heure du nom de la colonne, et l'argument Hue prend les valeurs du fumeur de colonne. Le code est apposé ici qui affichera l'enclot dans SeaBorn.

De la fonction Catplot, l'intrigue est visualisée comme celle-ci.

Exemple 2

Nous avons utilisé des paramètres de données pour alimenter les données dans le tracé de comptage et spécifié un nombre dans le paramètre de type. Là, nous avons stylé notre fond d'intrigue avec l'option Ticks. Ensuite, nous avons choisi un ensemble de données d'iris pour fabriquer l'intrigue. La fonction Catplot est utilisée dans laquelle nous avons utilisé les colonnes de l'ensemble de données IRIS. L'argument passé à l'intérieur du pllot de chat est le x. Le paramètre catégorique a le nom de colonne Petal_length. Le troisième est le paramètre de type auquel le nombre est attribué. Le code est apposé ici qui affichera l'enclot dans SeaBorn.

La fonction Catplot génère le complot suivant.

Exemple 3

Un tracé de barre est une autre option populaire pour afficher des données catégorielles. Dans le cas du tracé de comte, nous avions juste besoin d'un paramètre. Une catégorie et une variable quantitative sont fréquemment utilisées dans le tracé de la barre. Regardons exactement comment les temps se comparent. Ici, nous avons à nouveau pris l'ensemble de données Iris pour avoir rendu l'intrigue. À l'intérieur de la fonction Catplot, après avoir précisé les arguments X et Y. Nous avons une option aimable définie sur la barre. Le tracé de la barre sera rendu à partir de la fonction de pllot de catastrophe. Le code est apposé ici qui affichera l'enclot dans SeaBorn.

Comme dans la sortie, vous pouvez visualiser la figure de tracé de la barre.

Exemple 4

Les parcelles de boîte sont des graphiques qui sont un peu compliqués à saisir au début mais illustrent efficacement la dispersion des données. Commencer par un tracé de boîte comme exemple est la meilleure façon de décrire le concept. Commencez par la fonction Catplot dans le script suivant; Nous avons une comparaison de Smoker et Total_bill à partir de l'ensemble de données TIP, car nous les avons définis sur les arguments X et Y. L'option aimable ici est définie comme une boîte. L'intrigue rendue sera un tracé de boîte de cette fonction de classement de chat. Le code est apposé ici qui affichera l'enclot dans SeaBorn.

La figure suivante visualise le tracé de la boîte ci-dessous.

Exemple 5

La parcelle de violon est également incluse dans l'intrigue catégorique. Nous avons déclaré le paramètre Kind avec le violon à l'intérieur de la fonction de plot. Cette fonction génère la représentation de l'intrigue violon ici. Le code est apposé ici qui affichera l'enclot dans SeaBorn.

La représentation claire du complot de violon dans le SNAP ci-dessous.

Conclusion

Le but de ce tutoriel est de vous montrer comment utiliser la fonction Catplot () de SeaBorn pour créer les parcelles de catégorie les plus fréquentes. Avec chaque argument fourni à l'intérieur de la fonction Catplot, la syntaxe est affichée. Les trois parcelles catégorielles les plus populaires ont été couvertes. Les graphiques de comptage, de barre et de boîte sont des exemples de ces graphiques.