Seabornライブラリを使用して、Pythonで背景軸のスパインなしでデータを表示するにはどうすればよいですか?
機械学習では、データからモデルを作成し、これまでに見たことのないデータを一般化します。入力として機械学習モデルに提供されるデータは、システムがデータを適切に理解して結果を生成できるようにする必要があります。
データを視覚化することは、実際に数値を調べたり複雑な計算を実行したりすることなく、データで何が起こっているのかを理解するのに役立つため、重要なステップです。
このインターフェイスは、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。 「despine」機能を使用すると、コンソールにデータを視覚的に表示しながら、背景軸のスパインを削除できます。背景軸のスパインを削除する例を見てみましょう-
例
import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt def sin_plot(flip=1): x = np.linspace(0, 14, 99) for i in range(1, 5): plt.plot(x, np.sin(x + i * .59) * (11 - i) * flip) import seaborn as sb sb.set_style("white") print("The data is being plotted ") sin_plot() sb.despine() 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、「sine_plot」という名前のユーザー定義関数を使用して生成されます。
- 「despine」関数は、プロットから背景軸のスパインを削除するために使用されます。
- このデータは、seabornライブラリを使用してプロットするように指定されています
- このビジュアルデータはコンソールに表示されます。
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Seabornライブラリを使用してPythonでヒストグラムを表示するにはどうすればよいですか?
データの視覚化は、実際に数値を調べたり複雑な計算を実行したりすることなく、データで何が起こっているのかを理解するのに役立つため、重要なステップです。定量的な洞察を聴衆に効果的に伝えるのに役立ちます。 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ースが付属しています。 Pythonでヒストグラムを表示する例を見てみましょう- 例 import pandas as pd import seaborn as sb from matplotlib import pyplot as plt df = sb.load_dataset('
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Seabornライブラリを使用してPythonで散布図を表示するにはどうすればよいですか?
データの視覚化は、実際に数値を調べたり複雑な計算を実行したりすることなく、データで何が起こっているのかを理解するのに役立つため、重要なステップです。 Seabornは、データの視覚化に役立つライブラリです。 散布図は、グラフ上に分散/分散されたデータポイントとしてデータの分布を示します。ドットを使用して、データセットの値を表します。データセットは本質的に数値です。横軸と縦軸のすべてのドットの位置は、単一のデータポイントの値を示します。 これらは、2つの変数間の関係を理解するのに役立ちます。 PythonでSeabornライブラリを使用してこれを実現する方法を理解しましょう- 例 impor