सीबॉर्न का उपयोग करके पायथन में बॉक्स प्लॉट बनाने के लिए एक व्यापक मार्गदर्शिका
बॉक्स प्लॉट एक शक्तिशाली विज़ुअलाइज़ेशन टूल है जो हमें डेटासेट के वितरण को समझने की अनुमति देता है। वे डेटासेट के न्यूनतम, प्रथम चतुर्थक, माध्यिका, तृतीय चतुर्थक और अधिकतम मूल्यों के साथ-साथ किसी भी संभावित आउटलेर का सारांश प्रदान करते हैं। इस लेख में, हम सीबॉर्न लाइब्रेरी का उपयोग करके पायथन में बॉक्स प्लॉट कैसे बनाएं, इसका पता लगाएंगे।
सीबॉर्न एक लोकप्रिय डेटा विज़ुअलाइज़ेशन लाइब्रेरी है जो मैटप्लोटलिब के शीर्ष पर बनाई गई है। यह सुंदर और सूचनात्मक सांख्यिकीय ग्राफिक्स बनाने के लिए एक उच्च स्तरीय इंटरफ़ेस प्रदान करता है। बॉक्स प्लॉट कई प्रकार के प्लॉटों में से एक हैं जिन्हें सीबॉर्न आसानी से उत्पन्न कर सकता है।
आरंभ करने के लिए, सुनिश्चित करें कि आपने सीबॉर्न स्थापित कर लिया है। आप इसे पिप का उपयोग करके स्थापित कर सकते हैं:
"`
पिप इंस्टॉल सीबॉर्न
"`
एक बार जब आप सीबॉर्न स्थापित कर लेते हैं, तो आप इसे अपनी पायथन स्क्रिप्ट या ज्यूपिटर नोटबुक में आयात कर सकते हैं:
"अजगर
एसओ के रूप में समुद्री खाने का आयात करें
"`
अब, आइए सीबॉर्न का उपयोग करके बॉक्स प्लॉट बनाने पर विचार करें।
चरण 1: डेटा लोड करें
इससे पहले कि हम एक बॉक्स प्लॉट बना सकें, हमें काम करने के लिए कुछ डेटा की आवश्यकता होगी। सीबॉर्न अंतर्निहित डेटासेट प्रदान करता है जिसका उपयोग हम अभ्यास के लिए कर सकते हैं। इस गाइड के लिए, हम "टिप्स" डेटासेट का उपयोग करेंगे, जिसमें एक रेस्तरां में ग्राहकों द्वारा दी गई टिप्स के बारे में जानकारी शामिल है।
"अजगर
एसओ के रूप में समुद्री खाने का आयात करें
# "टिप्स" डेटासेट लोड करें
टिप्स = एसएनएस.लोड_डेटासेट ("टिप्स")
"`
चरण 2: एक बेसिक बॉक्स प्लॉट बनाएं
सीबॉर्न का उपयोग करके एक बुनियादी बॉक्स प्लॉट बनाने के लिए, हम `बॉक्सप्लॉट()` फ़ंक्शन का उपयोग कर सकते हैं। यह फ़ंक्शन प्लॉट की उपस्थिति को अनुकूलित करने के लिए डेटा के साथ-साथ वैकल्पिक पैरामीटर भी लेता है।
"अजगर
एसओ के रूप में समुद्री खाने का आयात करें
# एक बेसिक बॉक्स प्लॉट बनाएं
एसएनएस.बॉक्सप्लॉट(x=टिप्स[“टोटल_बिल”])
"`
इस उदाहरण में, हम "टिप्स" डेटासेट से "टोटल_बिल" कॉलम का एक बॉक्स प्लॉट बना रहे हैं। `x` पैरामीटर x-अक्ष पर प्लॉट किए जाने वाले डेटा को निर्दिष्ट करता है।
चरण 3: बॉक्स प्लॉट को अनुकूलित करें
सीबॉर्न आपके बॉक्स प्लॉट को अधिक जानकारीपूर्ण और देखने में आकर्षक बनाने के लिए अनुकूलन विकल्पों की एक विस्तृत श्रृंखला प्रदान करता है। कुछ उदाहरण निम्नलिखित हैं:
- अक्षों में शीर्षक और लेबल जोड़ना:
"अजगर
एसओ के रूप में समुद्री खाने का आयात करें
प्लेट के रूप में आयात matplotlib.pyplot
# एक बेसिक बॉक्स प्लॉट बनाएं
एसएनएस.बॉक्सप्लॉट(x=टिप्स[“टोटल_बिल”])
# एक शीर्षक और लेबल जोड़ें
plt.title(“कुल बिल का बॉक्स प्लॉट”)
plt.xlabel(“कुल बिल”)
plt.ylabel(“आवृत्ति”)
"`
- रंग पैलेट बदलना:
"अजगर
एसओ के रूप में समुद्री खाने का आयात करें
# एक अलग रंग पैलेट के साथ एक मूल बॉक्स प्लॉट बनाएं
एसएनएस.बॉक्सप्लॉट(x=टिप्स["टोटल_बिल"], पैलेट="ब्लूज़")
"`
- डेटा को दूसरे वेरिएबल के आधार पर समूहीकृत करना:
"अजगर
एसओ के रूप में समुद्री खाने का आयात करें
# सप्ताह के दिन के अनुसार समूहीकृत एक बॉक्स प्लॉट बनाएं
एसएनएस.बॉक्सप्लॉट(x='दिन', y='कुल_बिल', डेटा=टिप्स)
"`
इस उदाहरण में, हम डेटा को "दिन" कॉलम के आधार पर समूहीकृत कर रहे हैं और y-अक्ष पर "कुल_बिल" कॉलम को प्लॉट कर रहे हैं।
चरण 4: आउटलेर्स को संभालना
डेटासेट में आउटलेर्स की पहचान करने के लिए बॉक्स प्लॉट विशेष रूप से उपयोगी होते हैं। सीबॉर्न विभिन्न तरीकों से आउटलेर्स को संभालने के लिए विकल्प प्रदान करता है। डिफ़ॉल्ट रूप से, सीबॉर्न व्यक्तिगत डेटा बिंदु दिखाता है जिन्हें आउटलेयर माना जाता है। हालाँकि, आप `शोफ्लायर्स` पैरामीटर का उपयोग करके आउटलेर्स की उपस्थिति को हटा या बदल सकते हैं।
आउटलेर्स हटाने के लिए:
"अजगर
एसओ के रूप में समुद्री खाने का आयात करें
# आउटलेर्स दिखाए बिना एक बॉक्स प्लॉट बनाएं
एसएनएस.बॉक्सप्लॉट(x=टिप्स["टोटल_बिल"], शोफ्लायर्स=गलत)
"`
आउटलेर्स का स्वरूप बदलने के लिए:
"अजगर
एसओ के रूप में समुद्री खाने का आयात करें
# आउटलेर्स के लिए अलग-अलग मार्कर शैली के साथ एक बॉक्स प्लॉट बनाएं
एसएनएस.बॉक्सप्लॉट(x=टिप्स["टोटल_बिल"], फ्लियरप्रॉप्स={"मार्कर": "ओ", "मार्करफेसकलर": "रेड", "मार्करसाइज": 8})
"`
चरण 5: बॉक्स प्लॉट सहेजें
एक बार जब आप अपना बॉक्स प्लॉट बना लेते हैं, तो आप इसे आगे उपयोग या साझा करने के लिए एक छवि फ़ाइल के रूप में सहेजना चाह सकते हैं। सीबॉर्न Matplotlib से `savefig()` फ़ंक्शन का उपयोग करके प्लॉट को सहेजने का एक आसान तरीका प्रदान करता है।
"अजगर
एसओ के रूप में समुद्री खाने का आयात करें
प्लेट के रूप में आयात matplotlib.pyplot
# एक बेसिक बॉक्स प्लॉट बनाएं
एसएनएस.बॉक्सप्लॉट(x=टिप्स[“टोटल_बिल”])
# प्लॉट को एक छवि फ़ाइल के रूप में सहेजें
plt.savefig(“box_plot.png”)
"`
इस उदाहरण में, बॉक्स प्लॉट को वर्तमान निर्देशिका में "box_plot.png" के रूप में सहेजा जाएगा।
निष्कर्ष
डेटासेट के वितरण को देखने के लिए बॉक्स प्लॉट एक मूल्यवान उपकरण हैं। सीबॉर्न पायथन में जानकारीपूर्ण और दृश्य रूप से आकर्षक बॉक्स प्लॉट बनाना आसान बनाता है। इस व्यापक गाइड का पालन करके, अब आपको सीबॉर्न का उपयोग करके बॉक्स प्लॉट बनाने और उन्हें अपनी आवश्यकताओं के अनुरूप अनुकूलित करने की अच्छी समझ होनी चाहिए। मुबारक साजिश!
- एसईओ संचालित सामग्री और पीआर वितरण। आज ही प्रवर्धित हो जाओ।
- प्लेटोडेटा.नेटवर्क वर्टिकल जेनरेटिव एआई। स्वयं को शक्तिवान बनाएं। यहां पहुंचें।
- प्लेटोआईस्ट्रीम। Web3 इंटेलिजेंस। ज्ञान प्रवर्धित। यहां पहुंचें।
- प्लेटोईएसजी. कार्बन, क्लीनटेक, ऊर्जा, पर्यावरण, सौर, कचरा प्रबंधन। यहां पहुंचें।
- प्लेटोहेल्थ। बायोटेक और क्लिनिकल परीक्षण इंटेलिजेंस। यहां पहुंचें।
- स्रोत: प्लेटो डेटा इंटेलिजेंस।
- स्रोत लिंक: https://zephyrnet.com/box-plot-in-python-using-seaborn-a-comprehensive-guide/
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- स्रोत: https://platodata.network/platowire/a-comprehensive-guide-to-creating-box-plots-in-python-using-seaborn/
