범주 내에 있는 데이터를 비교하려면 상자 그림이 사용됩니다. 데이터 세트의 데이터 분포를 사분위수의 도움으로 이해할 수 있는 방법입니다. 상자에서 연장되는 수직선으로 구성됩니다. 이러한 확장을 수염이라고 합니다. 이 수염은 데이터가 상위 및 하위 사분위수 외부에서 어떻게 변하는지 알려줍니다. 이것이 상자 플롯을 수염 플롯이라고도 하는 이유입니다. 데이터의 이상치는 개별 점으로 표시됩니다.
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, 데이터,…)
바이올린 플롯을 사용하여 데이터를 플롯하는 방법을 이해합시다 -
예
pdimport seaborn으로 pdimport seaborn으로 matplotlib에서 pyplot 가져오기 pltmy_df =sb.load_dataset('tips')sb.violinplot(x ="day", y ="total_bill", 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.