Տարբեր տեսակի հողամասերի գծագրում՝ օգտագործելով գործոնային հողամասը ծովում

Seaborn-ը՝ տվյալների վիզուալիզացիայի հանրահայտ գրադարանը, առաջարկում է բազմակողմանի գործիք, որը կոչվում է Factor Plot, որն այժմ փոխարինվել է Catplot-ով, որը հնարավորություն է տալիս օգտվողներին ստեղծել սյուժեների լայն շրջանակ: Այս հոդվածը ծառայում է որպես համապարփակ ուղեցույց, որը կօգնի ձեզ օգտագործել Factor Plot-ի հզորությունը Seaborn-ում:

Տվյալների հավաքածուների բեռնումից մինչև տվյալների նախնական մշակում, վերլուծություն կատարելը և արդյունքների արտացոլումը, մենք կուսումնասիրենք քայլ առ քայլ հրահանգներ և կոդերի օրինակներ՝ տարբեր տեսակի սյուժեներ գծելու համար՝ բացելով տվյալների վիզուալիզացիայի ներուժը մեր նախագծերում:

Ի՞նչ է Factor Plot-ը:

Factor plot-ը, որն այժմ փոխարինվել է «catplot»-ով, բազմակողմանի գծագրման ֆունկցիա է ծովային գրադարանում: Այն թույլ է տալիս օգտատերերին ստեղծել տարբեր կատեգորիկ սյուժեներ տվյալների վիզուալիզացիայի համար: Factor plot-ի միջոցով մենք կարող ենք պատկերացնել տարբեր կատեգորիաների փոփոխականների միջև փոխհարաբերությունները:

Factor-ի գծապատկերի շարահյուսությունը ներառում է x-առանցքի փոփոխականի, y-առանցքի փոփոխականի, տվյալների բազայի և սյուժեի տեսակը (օրինակ՝ գծապատկեր, տուփի սյուժեն, ջութակի սյուժեն): Այնուամենայնիվ, Factor-ի սյուժեն հնացել է ծովային վերջին տարբերակներում: Այն փոխարինվել է «catplot»-ով՝ ավելի հետևողական և ճկուն ինտերֆեյս ապահովելու համար կատեգորիկ սյուժեներ ստեղծելու համար՝ առաջարկելով բարելավված ֆունկցիոնալություն և ընդլայնված տարբերակներ:

Ինչու է օգտագործվում Factor Plot-ը:

Factor Plot-ը Seaborn-ում օգտագործվում է կատեգորիկ տվյալների վիզուալիզացման համար: Այն թույլ է տալիս օգտատերերին վերլուծել և համեմատել տարբեր կատեգորիաներ տվյալների բազայում տարբեր տեսակի սյուժեների միջոցով, ինչպիսիք են բարերի սյուժեները, տուփերի սյուժեները, ջութակի սյուժեները և այլն: Factor Plot-ը հատկապես օգտակար է կատեգորիկ փոփոխականների միջև հարաբերությունները, բաշխումները և միտումները ուսումնասիրելու համար: Այն ապահովում է տվյալների օրինաչափություններն ու տատանումները ցուցադրելու պարզ միջոց՝ հեշտացնելով պատկերացումներ կազմելը և տեղեկացված որոշումներ կայացնելը: Այնուամենայնիվ, Catplot-ի ներդրմամբ Սիբորնը նպատակ ուներ ավելի միասնական և համապարփակ մոտեցում ապահովել կատեգորիկ դավադրության նկատմամբ:

Տարբեր տեսակի հողամասերի գծագրում՝ օգտագործելով Factor Plot-ը Seaborn-ում:

Ստորև բերված են ընդհանուր քայլերը տարբեր տեսակի գծապատկերներ գծելու համար՝ օգտագործելով «factorplot» (այժմ փոխարինված է «catplot») ֆունկցիան ծովում −

• Ներմուծեք պահանջվող գրադարանները − Սկիզբ վերլուծության և վիզուալացման առաջադրանքների համար անհրաժեշտ գրադարանների ներմուծմամբ: Որպես կանոն, մեզ անհրաժեշտ կլինի ներմուծել ծովային և matplotlib.pyplot:

• Բեռնել կամ պատրաստել տվյալների բազան − Բեռնել տվյալների հավաքածուն ֆայլից կամ պատրաստել այն համապատասխան ձևաչափով վերլուծության համար: Համոզվեք, որ տվյալների բազան այնպիսի ձևաչափով է, որով Seaborn-ը կարող է աշխատել:

• Կատարեք ցանկացած անհրաժեշտ տվյալների նախնական մշակում − Եթե տվյալների հավաքածուն պահանջում է որևէ նախնական մշակման քայլեր, ինչպիսիք են բացակայող արժեքների մաքրումը, արտանետումների մշակումը կամ փոփոխականների փոխակերպումը, կատարեք այդ քայլերը նախքան գծագրելը:

• Օգտագործեք «catplot» ֆունկցիան −  Կոդի մեջ հնացած «factorplot»-ը փոխարինեք «catplot»-ով: «catplot» ֆունկցիան ընդհանուր դասակարգային պլոտտեր է ծովում, որը կարող է ստեղծել տարբեր տեսակի սյուժեներ:

• Նշեք փոփոխականները և գծագրի տեսակը − Տրամադրեք անհրաժեշտ արգումենտները «catplot» ֆունկցիային: Նշեք x-առանցքի փոփոխականը, y-առանցքի փոփոխականը և տվյալների հավաքածուն: Բացի այդ, նշեք սյուժեի տեսակը, որը մենք ցանկանում ենք ստեղծել (օրինակ՝ գծապատկեր, տուփի սյուժեն, ջութակի սյուժեն, կետային սյուժեն):

• Անհատականացրեք սյուժեն (ըստ ցանկության) − Անհատականացրեք սյուժեն ըստ պահանջների: Մենք կարող ենք ավելացնել պիտակներ, վերնագրեր, լեգենդներ և փոխել գունային սխեմաները՝ ձեր սյուժեն ավելի տեղեկատվական և տեսողականորեն գրավիչ դարձնելու համար:

• Ցուցադրել սյուժեն − Վերջապես, օգտագործել «plt.show()` ֆունկցիան `matplotlib.pyplot` մոդուլից` սյուժեն ձեր էկրանին ցուցադրելու համար:

Օրինակ

import seaborn as sns

# Step 1: Load the dataset
dataset = sns.load_dataset('tips')

# Step 2: Data preprocessing
# Convert 'sex' column values to lowercase
dataset['sex'] = dataset['sex'].str.lower()

# Step 3: Data processing
# Group the dataset by 'day' and 'sex' and calculate the average total bill for each group
avg_bill = dataset.groupby(['day', 'sex'])['total_bill'].mean().reset_index()

# Step 4: Data analysis and visualization
# Plot different types of plots using catplot

# Example 1: Bar plot
sns.catplot(x='day', y='total_bill', data=dataset, kind='bar')

# Example 2: Box plot
sns.catplot(x='day', y='total_bill', data=dataset, kind='box')

# Example 3: Violin plot
sns.catplot(x='day', y='total_bill', data=dataset, kind='violin')

# Example 4: Point plot
sns.catplot(x='day', y='total_bill', data=dataset, kind='point')

# Example 5: Bar plot with processed data
sns.catplot(x='day', y='total_bill', hue='sex', data=avg_bill, kind='bar')

# Step 5: Display the plots
plt.show()

Արդյունք

Եզրակացություն

Եզրափակելով, եթե Factor Plot-ը Seaborn-ում առաջարկում էր բազմակողմանի լուծում կատեգորիկ տվյալների վիզուալիզացման համար, այն հնացել է և փոխարինվել Catplot-ով: Catplot-ը տրամադրում է ավելի համապարփակ և պարզեցված մոտեցում կատեգորիկ գծագրմանը՝ միավորելով տարբեր սյուժեի տեսակները միասնական ֆունկցիայի մեջ:

Օգտագործելով Catplot-ը, օգտատերերը կարող են արդյունավետորեն վերլուծել և փոխանցել դասակարգային տվյալների պատկերացումները՝ բարելավելով Seaborn-ում իրենց տվյալների արտացոլման հնարավորությունները: