{"id":4257,"date":"2023-07-12T11:59:51","date_gmt":"2023-07-12T11:59:51","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/pt\/grafico-de-dispersao-maritima-com-coeficiente-de-correlacao\/"},"modified":"2023-07-12T11:59:51","modified_gmt":"2023-07-12T11:59:51","slug":"grafico-de-dispersao-maritima-com-coeficiente-de-correlacao","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/pt\/grafico-de-dispersao-maritima-com-coeficiente-de-correlacao\/","title":{"rendered":"Como criar um gr\u00e1fico de dispers\u00e3o seaborn com um coeficiente de correla\u00e7\u00e3o"},"content":{"rendered":"

<\/p>\n

\n

Voc\u00ea pode usar a seguinte sintaxe b\u00e1sica para criar um gr\u00e1fico de dispers\u00e3o no Seaborn e adicionar um coeficiente de correla\u00e7\u00e3o<\/a> ao gr\u00e1fico:<\/span><\/p>\n

 import<\/span> scipy\nimport<\/span> matplotlib. pyplot<\/span> as<\/span> plt\nimport<\/span> seaborn as<\/span> sns\n\n#calculate correlation coefficient between x and y\n<\/span>r = scipy. stats<\/span> . pearsonr<\/span> (x=df. x<\/span> , y=df. y<\/span> )[0]\n\n#create scatterplot\n<\/span>sns. scatterplot<\/span> (data=df, x=df. x<\/span> , y=df. y<\/span> )\n\n#add correlation coefficient to plot\n<\/span>plt. text<\/span> (5, 30, ' r =<\/span> ' + str<\/span> ( round<\/span> (r,2)))\n<\/strong><\/pre>\n
 O exemplo a seguir mostra como usar essa sintaxe na pr\u00e1tica.<\/span><\/p>\n
 Exemplo: Crie um gr\u00e1fico de dispers\u00e3o Seaborn com um coeficiente de correla\u00e7\u00e3o<\/strong><\/span><\/h2>\n
 Digamos que temos o seguinte DataFrame do pandas que mostra os pontos e assist\u00eancias de v\u00e1rios jogadores de basquete:<\/span><\/p>\n
 import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#createDataFrame\n<\/span>df = pd. DataFrame<\/span> ({' team<\/span> ': ['A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'C', 'C', 'C', 'D', 'D'],\n                   ' points<\/span> ': [12, 11, 18, 15, 14, 20, 25, 24, 32, 30],\n                   ' assists<\/span> ': [4, 7, 7, 8, 9, 10, 10, 12, 10, 15]})\n\n#view DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df)\n\n  team points assists\n0 to 12 4\n1 to 11 7\n2 To 18 7\n3 to 15 8\n4 B 14 9\n5 C 20 10\n6 C 25 10\n7 C 24 12\n8 D 32 10\n9 D 30 15\n<\/strong><\/pre>\n
 Podemos usar a seguinte sintaxe para criar um gr\u00e1fico de dispers\u00e3o para visualizar a rela\u00e7\u00e3o entre passagens e pontos e tamb\u00e9m usar a fun\u00e7\u00e3o pearsonr()<\/strong> do scipy<\/strong> para calcular o coeficiente de correla\u00e7\u00e3o entre essas duas vari\u00e1veis:<\/span> <\/p>\n
 import<\/span> scipy\nimport<\/span> matplotlib. pyplot<\/span> as<\/span> plt\nimport<\/span> seaborn as<\/span> sns\n\n#calculate correlation coefficient between assists and points\n<\/span>r = scipy. stats<\/span> . pearsonr<\/span> (x=df. assists<\/span> , y=df. points<\/span> )[0]\n\n#create scatterplot\n<\/span>sns. scatterplot<\/span> (data=df, x=df. assists<\/span> , y=df. points<\/span> )\n\n#add correlation coefficient to plot\n<\/span>plt. text<\/span> (5, 30, ' r =<\/span> ' + str<\/span> ( round<\/span> (r,2)))<\/strong> <\/pre>\n
\"nuvem<\/p>\n
 Pelo resultado, podemos perceber que o coeficiente de correla\u00e7\u00e3o de Pearson entre assist\u00eancias e pontos \u00e9 de 0,78<\/strong> .<\/span><\/p>\n
 Observe que usamos a fun\u00e7\u00e3o round()<\/strong> para arredondar o coeficiente de correla\u00e7\u00e3o para duas casas decimais.<\/span><\/p>\n
 Sinta-se \u00e0 vontade para arredondar para um n\u00famero diferente de casas decimais e tamb\u00e9m use o argumento fontsize<\/strong> para alterar o tamanho da fonte do coeficiente de correla\u00e7\u00e3o no gr\u00e1fico:<\/span> <\/p>\n
 import<\/span> scipy\nimport<\/span> matplotlib. pyplot<\/span> as<\/span> plt\nimport<\/span> seaborn as<\/span> sns\n\n#calculate correlation coefficient between assists and points\n<\/span>r = scipy. stats<\/span> . pearsonr<\/span> (x=df. assists<\/span> , y=df. points<\/span> )[0]\n\n#create scatterplot\n<\/span>sns. scatterplot<\/span> (data=df, x=df. assists<\/span> , y=df. points<\/span> )\n\n#add correlation coefficient to plot\n<\/span>plt. text<\/span> (5, 30, ' r=<\/span> '+ str<\/span> ( round<\/span> (r,4)), fontsize= 20<\/span> ))<\/strong> <\/pre>\n
\"\"<\/p>\n
 Observe que o coeficiente de correla\u00e7\u00e3o agora \u00e9 arredondado para quatro casas decimais e o tamanho da fonte \u00e9 muito maior do que no exemplo anterior.<\/span><\/p>\n
 Recursos adicionais<\/strong><\/span><\/h2>\n
 Os tutoriais a seguir explicam como executar outras fun\u00e7\u00f5es comuns no Seaborn:<\/span><\/p>\n
 Como tra\u00e7ar uma distribui\u00e7\u00e3o no Seaborn<\/a>
 Como solicitar boxplots no eixo x no Seaborn<\/a>
 Como adicionar uma tabela ao gr\u00e1fico Seaborn<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
Voc\u00ea pode usar a seguinte sintaxe b\u00e1sica para criar um gr\u00e1fico de dispers\u00e3o no Seaborn e adicionar um coeficiente de correla\u00e7\u00e3o ao gr\u00e1fico: import scipy import matplotlib. pyplot as plt import seaborn as sns #calculate correlation coefficient between x and y r = scipy. stats . pearsonr (x=df. x , y=df. y )[0] #create scatterplot […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"class_list":["post-4257","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-guia"],"yoast_head":"\nComo criar um gr\u00e1fico de dispers\u00e3o Seaborn com um coeficiente de correla\u00e7\u00e3o - Statorials<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Este tutorial explica como criar um gr\u00e1fico de dispers\u00e3o no Seaborn e adicionar um coeficiente de correla\u00e7\u00e3o, com um exemplo.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/statorials.org\/pt\/grafico-de-dispersao-maritima-com-coeficiente-de-correlacao\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"pt_PT\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Como criar um gr\u00e1fico de dispers\u00e3o Seaborn com um coeficiente de correla\u00e7\u00e3o - 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 Nota<\/strong> : Voc\u00ea pode encontrar a documenta\u00e7\u00e3o completa para a fun\u00e7\u00e3o seaborn scatterplot()<\/strong> aqui<\/a> .<\/span><\/p>\n
 Relacionado:<\/strong> O que \u00e9 considerado uma correla\u00e7\u00e3o \u201cforte\u201d?<\/a><\/span><\/p>\n