Seaborn은 데이터 시각화에 도움이 되는 라이브러리입니다. 맞춤형 테마와 높은 수준의 인터페이스가 함께 제공됩니다.
바이올린 플롯은 상자 플롯과 커널 밀도 추정값(KDE)의 조합입니다. 데이터가 어떻게 배포되었는지 분석하고 이해하는 것이 더 쉽습니다. 바이올린의 넓은 부분은 더 높은 데이터 밀도를 나타냅니다. 바이올린의 좁은 부분은 데이터 밀도가 낮음을 나타냅니다.
상자 그림 내의 사분위수 범위와 데이터의 고밀도 부분은 모든 범주에서 동일한 영역에 속합니다.
violinplot 함수의 구문
seaborn.violinplot(x, y, hue, data,…)
모든 바이올린 플롯에서 분할이 어떻게 이루어지는지 봅시다 -
예시
import pandas as pd
import seaborn as sb
from matplotlib import pyplot as plt
my_df = sb.load_dataset('tips')
sb.violinplot(x = "day", y="total_bill",hue = 'sex', data = my_df)
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 'violinplot' 기능을 사용하여 시각화됩니다.
- 여기서 데이터 프레임은 매개변수로 제공됩니다.
- 또한 x 및 y 값이 지정됩니다.
- 이 데이터는 콘솔에 표시됩니다.