Python – método seaborn.jointplot()

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.jointplot() :

Dibuje una gráfica de dos variables con gráficos bivariados y univariados. Esta función proporciona una interfaz conveniente para la clase ‘JointGrid’, con varios tipos de gráficos enlatados. Este pretende ser un envoltorio bastante ligero; si necesita más flexibilidad, debe usar :class:’JointGrid’ directamente.

Sintaxis: seaborn.jointplot(x, y, data=Ninguno, kind=’scatter’, stat_func=Ninguno, color=Ninguno, height=6, ratio=5, space=0.2, dropna=True, xlim=Ninguno, ylim= Ninguno, joint_kws=Ninguno, marginal_kws=Ninguno, annot_kws=Ninguno, **kwargs)

Parámetros: La descripción de algunos parámetros principales se da a continuación:

x, y: Estos parámetros toman Datos o nombres de variables en “datos”.

data: (opcional) Este parámetro toma DataFrame cuando “x” e “y” son nombres de variables.

kind: (opcional) Este parámetro toma Tipo de gráfico a dibujar.

color:  (opcional) Este parámetro toma el Color utilizado para los elementos de la trama.

dropna: (opcional) Este parámetro toma valor booleano, si es verdadero, elimina las observaciones que faltan de «x» e «y».

Retorno: objeto jointgrid con la trama en él.

A continuación se muestra la implementación del método anterior:

Ejemplo 1:

# importing required packages
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
  
# loading dataset
data = sns.load_dataset("attention")
  
# draw jointplot with
# hex kind
sns.jointplot(x = "solutions", y = "score",
              kind = "hex", data = data)
# show the plot
plt.show()
  
# This code is contributed 
# by Deepanshu Rustagi.

Producción:

Ejemplo 2:

# importing required packages
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
  
# loading dataset
data = sns.load_dataset("mpg")
  
# draw jointplot with
# scatter kind
sns.jointplot(x = "mpg", y = "acceleration",
              kind = "scatter", data = data)
# show the plot
plt.show()
  
# This code is contributed
# by Deepanshu Rustagi.

Producción:

Ejemplo 3:

# importing required packages
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
  
# loading dataset
data = sns.load_dataset("exercise")
  
# draw jointplot with
# kde kind
sns.jointplot(x = "id", y = "pulse",
              kind = "kde", data = data)
# Show the plot
plt.show()
  
# This code is contributed
# by Deepanshu Rustagi.

Producción:

Ejemplo 4:

# importing required packages
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
  
# loading dataset
data = sns.load_dataset("titanic")
  
# draw jointplot with
# reg kind
sns.jointplot(x = "age", y = "fare",
              kind = "reg", data = data,
              dropna = True)
  
# show the plot
plt.show()
  
# This code is contributed 
# by Deepanshu Rustagi.

Producción: