Seaborn은 데이터 시각화에 도움이 되는 라이브러리입니다. 그것은 사용자 정의 테마와 높은 수준의 인터페이스와 함께 제공됩니다. 이 인터페이스는 데이터 종류와 특정 필터가 적용될 때 데이터의 동작 방식을 사용자 지정하고 제어하는 데 도움이 됩니다.
6각형 비닝은 이변량 데이터 분석에 사용할 수 있습니다. 이는 데이터가 희소할 때, 즉 데이터가 고르지 않게 흩어져 있을 때 발생합니다. 데이터가 고르지 않게 흩어져 있으면 산점도에서 모든 데이터 포인트를 캡처하기가 어렵습니다.
여기에서 육각형 비닝이 작동합니다. Seaborn 라이브러리를 사용하여 육각형 비닝을 구현하는 방법을 이해합시다.
예시
import pandas as pd
import seaborn as sb
from matplotlib import pyplot as plt
my_df = sb.load_dataset('iris')
sb.jointplot(x = 'petal_length',y = 'petal_width',data = my_df,kind = 'hex')
plt.show() 출력
설명
- 필수 패키지를 가져옵니다.
- 입력 데이터는 scikit Learn 라이브러리에서 로드되는 'iris_data'입니다.
- 이 데이터는 데이터 프레임에 저장됩니다.
- 'load_dataset' 함수는 홍채 데이터를 로드하는 데 사용됩니다.
- 이 데이터는 'jointplot' 기능을 사용하여 시각화됩니다.
- 여기서 'x' 및 'y' 축 값은 매개변수로 제공됩니다.
- 여기서 'hexbin' 매개변수는 플롯이 육각형 비닝을 인쇄하는 것으로 이해할 수 있도록 지정됩니다.
- 이 산점도 데이터는 콘솔에 표시됩니다.