Notice: This page requires JavaScript to function properly.
Please enable JavaScript in your browser settings or update your browser.
Вивчайте Спільний Графік | Візуалізація з Seaborn
Універсальна Візуалізація з Python

bookСпільний Графік

Note
Визначення

Joint plot — це досить унікальний графік, оскільки він поєднує кілька типів графіків. Це діаграма, яка відображає взаємозв'язок між двома змінними разом з їх індивідуальними розподілами.

Joint plot поєднує три елементи:

  • гістограма зверху (розподіл x-змінної);
  • гістограма справа (розподіл y-змінної);
  • точковий графік у центрі (взаємозв'язок між двома змінними).

Ось приклад:

Приклад joint plot

Дані для Joint Plot

seaborn.jointplot() використовує три основні параметри:

  • data — DataFrame,
  • x — змінна для верхньої гістограми,
  • y — змінна для правої гістограми.

x та y можуть бути назвами стовпців або масивоподібними об'єктами.

12345678
import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt # Loading the dataset with data about three different iris flowers species iris_df = sns.load_dataset("iris") sns.jointplot(data=iris_df, x="sepal_length", y="sepal_width") plt.show()
copy

Цей приклад відтворюється шляхом передачі DataFrame у параметр data та зазначення назв стовпців для x і y.

Графік у центрі

Параметр kind визначає тип центрального графіка. За замовчуванням: 'scatter'. Інші варіанти: 'kde', 'hist', 'hex', 'reg', 'resid'.

12345678
import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt # Loading the dataset with data about three different iris flowers species iris_df = sns.load_dataset("iris") sns.jointplot(data=iris_df, x="sepal_length", y="sepal_width", kind='reg') plt.show()
copy

Типи графіків

Окрім scatter, можна обрати:

  • reg — додає лінійну регресійну пряму;
  • resid — будує залишки регресії;
  • hist — двовимірна гістограма;
  • kde — двозмінна оцінка щільності ядра (KDE);
  • hex — hexbin-графік, що відображає щільність за допомогою кольорових шестикутних бінів.
Note
Додаткове вивчення

Як завжди, можна ознайомитися з додатковими параметрами та опціями у документації jointplot().

Також рекомендується ознайомитися з наступними темами:
документації residplot();
Приклад двовимірної гістограми;
Приклад hexbin-графіка.

Завдання

Swipe to start coding

  1. Використати відповідну функцію для створення спільного графіка.
  2. Використати weather_df як дані для побудови графіка (перший аргумент).
  3. Встановити стовпець 'Boston' як змінну для осі x (другий аргумент).
  4. Встановити стовпець 'Seattle' як змінну для осі y (третій аргумент).
  5. Встановити на центральному графіку лінію регресії (крайній правий аргумент).

Рішення

Все було зрозуміло?

Як ми можемо покращити це?

Дякуємо за ваш відгук!

Секція 5. Розділ 5
single

single

Запитати АІ

expand

Запитати АІ

ChatGPT

Запитайте про що завгодно або спробуйте одне із запропонованих запитань, щоб почати наш чат

Suggested prompts:

What does the 'kind' parameter do in jointplot?

Can you explain the difference between the available plot kinds?

How can I customize the appearance of the jointplot?

close

bookСпільний Графік

Свайпніть щоб показати меню

Note
Визначення

Joint plot — це досить унікальний графік, оскільки він поєднує кілька типів графіків. Це діаграма, яка відображає взаємозв'язок між двома змінними разом з їх індивідуальними розподілами.

Joint plot поєднує три елементи:

  • гістограма зверху (розподіл x-змінної);
  • гістограма справа (розподіл y-змінної);
  • точковий графік у центрі (взаємозв'язок між двома змінними).

Ось приклад:

Приклад joint plot

Дані для Joint Plot

seaborn.jointplot() використовує три основні параметри:

  • data — DataFrame,
  • x — змінна для верхньої гістограми,
  • y — змінна для правої гістограми.

x та y можуть бути назвами стовпців або масивоподібними об'єктами.

12345678
import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt # Loading the dataset with data about three different iris flowers species iris_df = sns.load_dataset("iris") sns.jointplot(data=iris_df, x="sepal_length", y="sepal_width") plt.show()
copy

Цей приклад відтворюється шляхом передачі DataFrame у параметр data та зазначення назв стовпців для x і y.

Графік у центрі

Параметр kind визначає тип центрального графіка. За замовчуванням: 'scatter'. Інші варіанти: 'kde', 'hist', 'hex', 'reg', 'resid'.

12345678
import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt # Loading the dataset with data about three different iris flowers species iris_df = sns.load_dataset("iris") sns.jointplot(data=iris_df, x="sepal_length", y="sepal_width", kind='reg') plt.show()
copy

Типи графіків

Окрім scatter, можна обрати:

  • reg — додає лінійну регресійну пряму;
  • resid — будує залишки регресії;
  • hist — двовимірна гістограма;
  • kde — двозмінна оцінка щільності ядра (KDE);
  • hex — hexbin-графік, що відображає щільність за допомогою кольорових шестикутних бінів.
Note
Додаткове вивчення

Як завжди, можна ознайомитися з додатковими параметрами та опціями у документації jointplot().

Також рекомендується ознайомитися з наступними темами:
документації residplot();
Приклад двовимірної гістограми;
Приклад hexbin-графіка.

Завдання

Swipe to start coding

  1. Використати відповідну функцію для створення спільного графіка.
  2. Використати weather_df як дані для побудови графіка (перший аргумент).
  3. Встановити стовпець 'Boston' як змінну для осі x (другий аргумент).
  4. Встановити стовпець 'Seattle' як змінну для осі y (третій аргумент).
  5. Встановити на центральному графіку лінію регресії (крайній правий аргумент).

Рішення

Switch to desktopПерейдіть на комп'ютер для реальної практикиПродовжуйте з того місця, де ви зупинились, використовуючи один з наведених нижче варіантів
Все було зрозуміло?

Як ми можемо покращити це?

Дякуємо за ваш відгук!

Секція 5. Розділ 5
single

single

some-alt