วิธีพล็อตการกระจายใน seaborn: พร้อมตัวอย่าง

คุณสามารถใช้วิธีการต่อไปนี้เพื่อพล็อตการกระจายค่าใน Python โดยใช้ไลบรารีการสร้างภาพข้อมูล ในทะเล :

วิธีที่ 1: พล็อตการแจกแจงโดยใช้ฮิสโตแกรม

 sns. displot (data)

วิธีที่ 2: พล็อตการกระจายโดยใช้เส้นโค้งความหนาแน่น

 sns. displot (data, kind=' kde ')

วิธีที่ 3: พล็อตการกระจายโดยใช้ฮิสโตแกรมและเส้นโค้งความหนาแน่น

 sns. displot (data, kde= True )

ตัวอย่างต่อไปนี้แสดงวิธีการใช้แต่ละวิธีในทางปฏิบัติ

ตัวอย่างที่ 1: การวางแผนการแจกแจงโดยใช้ฮิสโตแกรม

รหัสต่อไปนี้แสดงวิธีการพล็อตการกระจายค่าในอาร์เรย์ NumPy โดยใช้ฟังก์ชัน displot() ในทะเล:

 import seaborn as sns
import numpy as np

#make this example reproducible
n.p. random . seed ( 1 )

#create array of 1000 values that follows a normal distribution with mean of 10
data = np. random . normal (size= 1000 , loc= 10 )

#create histogram to visualize distribution of values
sns. displot (data)

แกน X จะแสดงค่าของการแจกแจง และแกน Y จะแสดงจำนวนของแต่ละค่า

หากต้องการเปลี่ยนจำนวนช่องที่ใช้ในฮิสโตแกรม คุณสามารถระบุตัวเลขโดยใช้อาร์กิวเมนต์ bins :

 import seaborn as sns
import numpy as np

#make this example reproducible
n.p. random . seed ( 1 )

#create array of 1000 values that follows a normal distribution with mean of 10
data = np. random . normal (size= 1000 , loc= 10 )

#create histogram using 10 bins
sns. displot (data, bins= 10 ) 

ตัวอย่างที่ 2: การวางแผนการกระจายโดยใช้เส้นโค้งความหนาแน่น

รหัสต่อไปนี้แสดงวิธีการพล็อตการกระจายค่าในอาร์เรย์ NumPy โดยใช้เส้นโค้งความหนาแน่น:

 import seaborn as sns
import numpy as np

#make this example reproducible
n.p. random . seed ( 1 )

#create array of 1000 values that follows a normal distribution with mean of 10
data = np. random . normal (size= 1000 , loc= 10 )

#create density curve to visualize distribution of values
sns. displot (data, kind=' kde ')

แกน x จะแสดงค่าของการแจกแจง และแกน y จะแสดงความถี่สัมพัทธ์ของแต่ละค่า

โปรดทราบว่า kind=’kde’ บอกให้ชาวทะเลใช้ การประมาณความหนาแน่นของเคอร์เนล ซึ่งสร้างเส้นโค้งที่ราบรื่นซึ่งสรุปการกระจายค่าของตัวแปร

ตัวอย่างที่ 3: พล็อตการกระจายโดยใช้ฮิสโตแกรมและเส้นโค้งความหนาแน่น

รหัสต่อไปนี้แสดงวิธีการพล็อตการกระจายค่าในอาร์เรย์ NumPy โดยใช้ฮิสโตแกรมที่มีเส้นโค้งความหนาแน่นซ้อนทับ:

 import seaborn as sns
import numpy as np

#make this example reproducible
n.p. random . seed ( 1 )

#create array of 1000 values that follows a normal distribution with mean of 10
data = np. random . normal (size= 1000 , loc= 10 )

#create histogram with density curve overlaid to visualize distribution of values
sns. displot (data, kde= True )

ผลลัพธ์ที่ได้คือฮิสโตแกรมที่มีเส้นโค้งความหนาแน่นซ้อนทับกัน

หมายเหตุ : คุณสามารถค้นหาเอกสารฉบับเต็มสำหรับฟังก์ชัน seaborn displot() ที่นี่

แหล่งข้อมูลเพิ่มเติม

บทช่วยสอนต่อไปนี้จะอธิบายวิธีการทำงานทั่วไปอื่นๆ โดยใช้ทะเล:

วิธีเพิ่มชื่อเรื่องให้กับแปลงทะเล
วิธีเปลี่ยนขนาดตัวอักษรในแปลง Seaborn
วิธีปรับจำนวนเห็บในแปลง Seaborn