Logo Zephyrnet

Trí thông minh dữ liệu tạo

Zephyrnet

Hướng dẫn toàn diện để tạo ô hộp trong Python bằng Seaborn

Được xuất bản lại bởi Plato
Được xuất bản lại bởi Plato

Ngày:

Lượt xem: 53

Hướng dẫn toàn diện để tạo ô hộp trong Python bằng Seaborn

Biểu đồ hình hộp là một công cụ trực quan mạnh mẽ cho phép chúng ta hiểu được sự phân bố của tập dữ liệu. Chúng cung cấp bản tóm tắt về các giá trị tối thiểu, tứ phân vị thứ nhất, trung vị, tứ phân vị thứ ba và tối đa của tập dữ liệu cũng như bất kỳ giá trị ngoại lệ tiềm năng nào. Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá cách tạo các ô hộp trong Python bằng thư viện Seaborn.

Seaborn là một thư viện trực quan hóa dữ liệu phổ biến được xây dựng dựa trên Matplotlib. Nó cung cấp một giao diện cấp cao để tạo đồ họa thống kê đẹp mắt và giàu thông tin. Ô hình hộp là một trong nhiều loại ô mà Seaborn có thể tạo ra một cách dễ dàng.

Để bắt đầu, hãy đảm bảo bạn đã cài đặt Seaborn. Bạn có thể cài đặt nó bằng pip:

“
cài đặt pip seaborn
“

Sau khi cài đặt Seaborn, bạn có thể nhập nó vào tập lệnh Python hoặc Notebook Jupyter:

“`trăn
nhập seaborn dưới dạng sns
“

Bây giờ, hãy đi sâu vào việc tạo các ô hình hộp bằng Seaborn.

Bước 1: Tải dữ liệu
Trước khi có thể tạo biểu đồ hộp, chúng ta cần một số dữ liệu để làm việc. Seaborn cung cấp bộ dữ liệu tích hợp mà chúng tôi có thể sử dụng để thực hành. Đối với hướng dẫn này, chúng tôi sẽ sử dụng tập dữ liệu “tiền boa”, chứa thông tin về tiền boa do khách hàng đưa ra trong nhà hàng.

“`trăn
nhập seaborn dưới dạng sns

# Tải tập dữ liệu “mẹo”
mẹo = sns.load_dataset(“mẹo”)
“

Bước 2: Tạo sơ đồ hộp cơ bản
Để tạo một ô hộp cơ bản bằng Seaborn, chúng ta có thể sử dụng hàm `boxplot()`. Hàm này lấy dữ liệu cũng như các tham số tùy chọn để tùy chỉnh giao diện của biểu đồ.

“`trăn
nhập seaborn dưới dạng sns

# Tạo một biểu đồ hộp cơ bản
sns.boxplot(x=tips[“total_bill”])
“

Trong ví dụ này, chúng tôi đang tạo một biểu đồ hình hộp của cột “total_bill” từ tập dữ liệu “tips”. Tham số `x` chỉ định dữ liệu được vẽ trên trục x.

Bước 3: Tùy chỉnh sơ đồ hộp
Seaborn cung cấp nhiều tùy chọn tùy chỉnh để làm cho ô hộp của bạn có nhiều thông tin hơn và hấp dẫn trực quan hơn. Dưới đây là một vài ví dụ:

– Thêm tiêu đề và nhãn cho các trục:

“`trăn
nhập seaborn dưới dạng sns
nhập matplotlib.pyplot dưới dạng plt

# Tạo một biểu đồ hộp cơ bản
sns.boxplot(x=tips[“total_bill”])

# Thêm tiêu đề và nhãn
plt.title(“Biểu đồ tổng hóa đơn”)
plt.xlabel(“Tổng hóa đơn”)
plt.ylabel(“Tần số”)
“

– Thay đổi bảng màu:

“`trăn
nhập seaborn dưới dạng sns

# Tạo một ô hộp cơ bản với bảng màu khác
sns.boxplot(x=tips[“total_bill”], bảng màu=”Blues”)
“

– Nhóm dữ liệu theo biến khác:

“`trăn
nhập seaborn dưới dạng sns

# Tạo một hộp biểu đồ được nhóm theo ngày trong tuần
sns.boxplot(x=”day”, y=”total_bill”, data=tips)
“

Trong ví dụ này, chúng tôi đang nhóm dữ liệu theo cột “ngày” và vẽ cột “total_bill” trên trục y.

Bước 4: Xử lý các ngoại lệ
Biểu đồ hình hộp đặc biệt hữu ích để xác định các ngoại lệ trong tập dữ liệu. Seaborn cung cấp các tùy chọn để xử lý các ngoại lệ theo nhiều cách khác nhau. Theo mặc định, Seaborn hiển thị các điểm dữ liệu riêng lẻ được coi là ngoại lệ. Tuy nhiên, bạn có thể xóa hoặc thay đổi hình thức của các ngoại lệ bằng cách sử dụng tham số `showfliers`.

Để loại bỏ các ngoại lệ:

“`trăn
nhập seaborn dưới dạng sns

# Tạo một biểu đồ hộp mà không hiển thị các ngoại lệ
sns.boxplot(x=tips[“total_bill”], showfliers=False)
“

Để thay đổi diện mạo của các ngoại lệ:

“`trăn
nhập seaborn dưới dạng sns

# Tạo một ô hộp với kiểu đánh dấu khác nhau cho các ngoại lệ
sns.boxplot(x=tips[“total_bill”], flierprops={“marker”: “o”, “markerfacecolor”: “red”, “markersize”: 8})
“

Bước 5: Lưu sơ đồ hộp
Khi bạn đã tạo sơ đồ hộp của mình, bạn có thể muốn lưu nó dưới dạng tệp hình ảnh để sử dụng hoặc chia sẻ thêm. Seaborn cung cấp một cách đơn giản để lưu các ô bằng hàm `savefig()` từ Matplotlib.

“`trăn
nhập seaborn dưới dạng sns
nhập matplotlib.pyplot dưới dạng plt

# Tạo một biểu đồ hộp cơ bản
sns.boxplot(x=tips[“total_bill”])

# Lưu đồ thị dưới dạng file ảnh
plt.savefig(“box_plot.png”)
“

Trong ví dụ này, sơ đồ hộp sẽ được lưu dưới dạng “box_plot.png” trong thư mục hiện tại.

Kết luận
Biểu đồ hình hộp là một công cụ có giá trị để trực quan hóa việc phân phối tập dữ liệu. Seaborn giúp bạn dễ dàng tạo các ô hình hộp đầy thông tin và hấp dẫn về mặt hình ảnh bằng Python. Bằng cách làm theo hướng dẫn toàn diện này, giờ đây bạn sẽ hiểu rõ về cách tạo ô hộp bằng Seaborn và tùy chỉnh chúng cho phù hợp với nhu cầu của bạn. Chúc mừng âm mưu!

tại chỗ_img

Tin tức mới nhất

tại chỗ_img

Bản quyền @ 2024 Plato Technologies Inc.