Prerrequisito: Conceptos básicos de programación de Seaborn
Seaborn es una biblioteca de visualización de datos de Python basada en matplotlib . Proporciona una interfaz de alto nivel para dibujar gráficos estadísticos atractivos e informativos. Seaborn ayuda a resolver los dos principales problemas que enfrenta Matplotlib; los problemas son?
- Parámetros predeterminados de Matplotlib
- Trabajar con marcos de datos
Como Seaborn complementa y amplía Matplotlib, la curva de aprendizaje es bastante gradual. Si conoce Matplotlib, ya está a la mitad de Seaborn.
seaborn.pairplot() :
Para trazar múltiples distribuciones bivariadas por pares en un conjunto de datos, puede usar la función pairplot(). Esto muestra la relación para (n, 2) combinación de variable en un DataFrame como una array de gráficos y los gráficos diagonales son los gráficos univariados.
seaborn.pairplot( data, \*\*kwargs )
Seaborn.pairplot utiliza muchos argumentos como entrada, los principales de los cuales se describen a continuación en forma de tabla:
| Argumentos | Descripción | Valor |
| datos | Marco de datos ordenado (formato largo) donde cada columna es una variable y cada fila es una observación. | Marco de datos |
| matiz | Variable en «datos» para mapear aspectos de la trama a diferentes colores. | string (nombre de variable), opcional |
| paleta | Conjunto de colores para el mapeo de la variable “tono”. Si es un dictado, las claves deben ser valores en la variable «tono». vars : lista de nombres de variables, opcional | paleta de colores dict o seaborn |
| {x, y}_vars | Variables dentro de «datos» para usar por separado para las filas y columnas de la figura; es decir, para hacer una trama no cuadrada. | listas de nombres de variables, opcional |
| dropna | Elimine los valores faltantes de los datos antes de trazar. | booleano, opcional |
A continuación se muestra la implementación del método anterior:
Ejemplo 1:
Python3
# importing packages
import seaborn
import matplotlib.pyplot as plt
############# Main Section ############
# loading dataset using seaborn
df = seaborn.load_dataset('tips')
# pairplot with hue sex
seaborn.pairplot(df, hue ='sex')
# to show
plt.show()
# This code is contributed by Deepanshu Rustagi.
Producción :
Ejemplo 2:
Python3
# importing packages
import seaborn
import matplotlib.pyplot as plt
############# Main Section ############
# loading dataset using seaborn
df = seaborn.load_dataset('tips')
# pairplot with hue day
seaborn.pairplot(df, hue ='day')
# to show
plt.show()
# This code is contributed by Deepanshu Rustagi.
Producción :
Publicación traducida automáticamente
Artículo escrito por deepanshu_rustagi y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA