Seabornライブラリを使用してPythonでhexbinプロットを表示するにはどうすればよいですか？

Seabornは、データの視覚化に役立つライブラリです。カスタマイズされたテーマと高レベルのインターフェイスが付属しています。このインターフェースは、データの種類と、特定のフィルターが適用されたときのデータの動作をカスタマイズおよび制御するのに役立ちます。

六角形のビニングは、2変量データの分析に使用できます。これは、データがまばらな場合、つまりデータが不均一に分散している場合に発生します。データが不均一に分散していると、散布図ですべてのデータポイントをキャプチャすることが困難になります。

ここで、六角形のビニングが役立ちます。 Seabornライブラリを使用して六角形のビニングを実装する方法を理解しましょう

例

import pandas as pd
import seaborn as sb
from matplotlib import pyplot as plt
my_df = sb.load_dataset('iris')
sb.jointplot(x = 'petal_length',y = 'petal_width',data = my_df,kind = 'hex')
plt.show()

出力

説明

• 必要なパッケージがインポートされます。
• 入力データは、scikitlearnライブラリから読み込まれる「iris_data」です。
• このデータはデータフレームに保存されます。
• 「load_dataset」関数は、虹彩データをロードするために使用されます。
• このデータは、「jointplot」機能を使用して視覚化されます。
• ここでは、「x」軸と「y」軸の値がパラメータとして提供されています。
• ここでは、プロットが六角形のビニングを出力することを理解できるように、「hexbin」パラメータを指定しています。
• この散布図データはコンソールに表示されます。