Parcela conjunta Seaborn

Este tutorial discutirá la creación de un gráfico conjunto de dos variables utilizando la función jointplot() de Seaborn.

Parcela conjunta Seaborn

Podemos usar la función jointplot() para trazar dos variables en Seaborn. Para crear el gráfico conjunto, debemos crear un dataframe de los datos proporcionados utilizando la biblioteca pandas o numpy y pasarlo a la función jointplot() utilizando el argumento data.

Vamos a crear un dataframe usando la función DataFrame() de la biblioteca pandas y trazar un gráfico conjunto usando el dataframe. Vea el código a continuación.

import seaborn as snNew
import pandas as pdNew
import matplotlib.pyplot as pltNew

array = [
    [11, 1, 0, 2, 0],
    [3, 8, 0, 1, 0],
    [0, 16, 3, 0, 0],
    [0, 0, 12, 0, 0],
    [0, 0, 0, 13, 0],
    [0, 1, 0, 0, 16],
]

DetaFrame_cm = pdNew.DataFrame(array, range(6), range(5))
snNew.jointplot(data=DetaFrame_cm)
pltNew.show()

Producción:

Podemos crear un array numpy de los datos proporcionados para trazar las cinco líneas usando la función ndarray() de la biblioteca numpy y usarla para trazar las cinco líneas. Podemos cambiar la paleta de colores para dar colores a los puntos de datos utilizando el argumento paleta y establecer su valor en un nombre de paleta como oscuro para colores oscuros.

De forma predeterminada, las leyendas se establecen en verdadero, pero podemos ocultar las leyendas configurando el argumento legend en falso. La altura del gráfico es seis por defecto, pero podemos establecerla en cualquier valor numérico usando el argumento height.

De forma predeterminada, la relación de los ejes marginales y la altura de los ejes de las articulaciones se establece en 5, pero podemos cambiarla a cualquier valor numérico. Esta relación establece el tamaño de cada parcela. Por defecto, el espacio entre los ejes marginal y de articulación es 0,2, pero podemos cambiarlo a cualquier valor numérico.

Cambiemos las propiedades mencionadas anteriormente. Vea el código a continuación.

import seaborn as snNew
import pandas as pdNew
import matplotlib.pyplot as pltNew

array = [
    [11, 1, 0, 2, 0],
    [3, 8, 0, 1, 0],
    [0, 16, 3, 0, 0],
    [0, 0, 12, 0, 0],
    [0, 0, 0, 13, 0],
    [0, 1, 0, 0, 16],
]

DetaFrame_cm = pdNew.DataFrame(array, range(6), range(5))
snNew.jointplot(
    data=DetaFrame_cm, palette="dark", legend=False, height=5, ratio=3, space=1
)
pltNew.show()

Producción: