Parcelle commune de Seaborn

Ce tutoriel discutera de la création d’un tracé conjoint de deux variables à l’aide de la fonction jointplot() de Seaborn.

Parcelle commune de Seaborn

Nous pouvons utiliser la fonction jointplot() pour tracer deux variables dans Seaborn. Pour créer le tracé conjoint, nous devons créer un bloc de données des données données à l’aide de la bibliothèque pandas ou numpy et le transmettre à la fonction jointplot() en utilisant l’argument data.

Créons un bloc de données à l’aide de la fonction DataFrame() de la bibliothèque pandas et traçons un tracé conjoint à l’aide du bloc de données. Voir le code ci-dessous.

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()

Production :

Nous pouvons créer un tableau numpy des données données pour tracer les cinq lignes en utilisant la fonction ndarray() de la bibliothèque numpy et l’utiliser pour tracer les cinq lignes. Nous pouvons changer la palette de couleurs pour donner des couleurs aux points de données en utilisant l’argument palette et définir sa valeur sur un nom de palette comme dark pour les couleurs sombres.

Par défaut, les légendes sont définies sur true, mais nous pouvons masquer les légendes en définissant l’argument legend sur false. La hauteur du graphique est de six par défaut, mais nous pouvons la définir sur n’importe quelle valeur numérique à l’aide de l’argument height.

Par défaut, le rapport des axes marginaux et de la hauteur des axes articulaires est défini sur 5, mais nous pouvons le remplacer par n’importe quelle valeur numérique. Ce rapport définit la taille de chaque parcelle. Par défaut, l’espace entre les axes marginal et articulaire est de 0,2, mais nous pouvons le remplacer par n’importe quelle valeur numérique.

Modifions les propriétés mentionnées ci-dessus. Voir le code ci-dessous.

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()

Production :