Python တွင် pairs plot တစ်ခုဖန်တီးနည်း

pair plot သည် data set တစ်ခုရှိ မတူညီသော variable များကြားတွင် pairwise ဆက်စပ်မှုကို နားလည်နိုင်စေမည့် scatterplot matrix တစ်ခုဖြစ်သည်။

Python တွင် အတွဲကွက်တစ်ခုကို ဖန်တီးရန် အလွယ်ကူဆုံးနည်းလမ်းမှာseaborn.pairplot(df) လုပ်ဆောင်ချက်ကို အသုံးပြုခြင်းဖြစ်သည်။

အောက်ဖော်ပြပါ ဥပမာများသည် ဤလုပ်ဆောင်ချက်ကို လက်တွေ့အသုံးချနည်းကို ပြသထားသည်။

ဥပမာ 1- ကိန်းရှင်အားလုံးအတွက် ကွက်ကွက်ကို တွဲပါ။

အောက်ဖော်ပြပါ ကုဒ်သည် iris ဟုခေါ်သော ပင်လယ်မွေးဒေတာအတွဲရှိ ကိန်းဂဏာန်းကိန်းရှင်တစ်ခုစီအတွက် အတွဲလိုက်ကွက်ကွက်ဖန်တီးနည်းကို ပြသသည်-

 import pandas as pd
import matplotlib. pyplot as plt
import seaborn as sns

#define dataset
iris = sns. load_dataset (“ iris ”)

#create pairs plot for all numeric variables
sns. pairplot (iris)

မက်ထရစ်ကို အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုရန် နည်းလမ်းမှာ အောက်ပါအတိုင်းဖြစ်သည်။

• ကိန်းရှင်တစ်ခုစီ၏ ဖြန့်ဝေမှုကို ထောင့်ဖြတ်အကွက်များတစ်လျှောက် ဟီစတိုဂရမ်တစ်ခုအဖြစ် ဖော်ပြသည်။
• အခြားအကွက်များအားလုံးသည် ကိန်းရှင်များ အတွဲလိုက် ပေါင်းစပ်မှုတစ်ခုကြားရှိ ဆက်နွယ်မှု၏ အကွက်အကွင်းကို ပြသသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ matrix ၏အောက်ဘယ်ဘက်ထောင့်ရှိ box သည် petal_width နှင့် sepal_length အတွက်တန်ဖိုးများခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကိုပြသသည်။

ဤဂရပ်တစ်ခုတည်းသည် ကျွန်ုပ်တို့၏ဒေတာအစုံရှိ ကိန်းရှင်အတွဲတစ်ခုစီကြားရှိ ဆက်စပ်မှုကို အကြံဉာဏ်ပေးသည်။

ဥပမာ 2- သတ်မှတ်ထားသော ကိန်းရှင်များအတွက် အတွဲများကို ပုံဆွဲခြင်း။

တွဲကွက်တွင် ထည့်သွင်းရန် အချို့သော ကိန်းရှင်များကိုသာ ကျွန်ုပ်တို့ သတ်မှတ်နိုင်သည်-

 sns. pairplot (iris[[' sepal_length ', ' sepal_width ']])

ဥပမာ 3- အမျိုးအစားအလိုက် အရောင်ဖြင့် အတွဲများကို ပုံဆွဲခြင်း။

အသွေးအရောင် အငြင်းအခုံကို အသုံးပြု၍ အမျိုးအစားအလိုက် ကွဲလွဲချက်တစ်ခုအပေါ် အခြေခံ၍ ကွက်တစ်ခုစီရှိ အမှတ်တစ်ခုစီကို အရောင်ခြယ်ထားသော အတွဲကွက်တစ်ခုကိုလည်း ဖန်တီးနိုင်သည်-

 sns. pairplot (iris, hue=' species ') 

အသွေးအရောင် အငြင်းအခုံကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ဒေတာကို ပိုမိုကောင်းမွန်စွာ နားလည်နိုင်သည်။

ထပ်လောင်းအရင်းအမြစ်များ

Seaborn နှင့် barplots ဖန်တီးနည်း
Seaborn ဖြင့် အပူမြေပုံများဖန်တီးနည်း
Seaborn Plots တွင် ခေါင်းစဉ်တစ်ခုထည့်နည်း