Seaborn 라이브러리는 데이터 시각화에 도움이 됩니다. 맞춤형 테마와 높은 수준의 인터페이스가 함께 제공됩니다.
산점도는 주어진 데이터 범주 내의 값 분포에 대해서만 알려주기 때문에 제한된 정보를 제공합니다. 범주 내에 있는 데이터를 비교하려면 다른 기술을 사용해야 합니다. 여기에서 상자 플롯이 작동합니다. 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 변하는지에 대해 설명합니다. 이것이 상자 그림을 수염 그림이라고도 하는 이유입니다.
boxplot 함수의 구문
seaborn.boxplot(x, y, 데이터,…)
데이터의 이상값은 개별 점으로 표시됩니다. 다음은 예입니다 -
예
pdimport seaborn으로 pdimport seaborn으로 matplotlib에서 pyplot 가져오기 pltmy_df =sb.load_dataset('iris')sb.boxplot(x ="species", y ="petal_length", 데이터 =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 'boxplot' 기능을 사용하여 시각화됩니다.
- 여기서 데이터 프레임은 매개변수로 제공됩니다.
- 또한 x 및 y 값이 지정됩니다.
- 이 데이터는 콘솔에 표시됩니다.