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('iris')
sb.distplot(df['petal_length'],kde = False)
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。
- 「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、「distplot」機能を使用して視覚化されます。
- ここでは、ヒストグラムのみを表示するため、パラメータ「kde」はfalseに設定されています。
- 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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scikit-learnライブラリを使用してPythonで画像の解像度を取得するにはどうすればよいですか？
データの前処理とは、基本的に、すべてのデータ（さまざまなリソースまたは単一のリソースから収集される）を共通の形式または統一されたデータセット（データの種類に応じて）に収集するタスクを指します。実際のデータは決して理想的ではないため、データにセルの欠落、エラー、外れ値、列の不一致などが含まれる可能性があります。場合によっては、画像が正しく配置されていないか、鮮明でないか、サイズが非常に大きいことがあります。前処理の目標は、これらの不一致やエラーを取り除くことです。 画像の解像度を取得するには、「shape」という名前の組み込み関数を使用します。画像が読み取られた後、ピクセル値は配列の形式で保存
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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