Шаг 95.
Язык Python. Визуализация данных. Библиотека Seaborn. Визуализация отношений в данных. Диаграмма рассеяния. Знакомство с функцией scatterplot()

    На этом шаге мы рассмотрим использование этой функции.

    Диаграмма рассеяния (scatterplot) является неотъемлемым инструментом аналитика при работе с данными наряду с линейными графиками, столбчатыми диаграммами и т.д. Для построения такой диаграммы Seaborn предоставляет функцию scatterplot().

Знакомство с функцией scatterplot()

    Перед началом работы импортируйте набор библиотек, указанный на 69 шаге.

    Зададим стиль darkgrid:

sns.set_style("darkgrid")

    Загрузим набор данных iris:

df = sns.load_dataset("iris")

    Отобразим зависимость параметра sepal_length от petal_length в виде точечного графика:

sns.scatterplot(x='sepal_length', y='petal_length', data=df)


Рис.1. Демонстрация работы функции scatterplot()

    Вот полный текст приложения:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import seaborn as sns
import pandas as pd

sns.set_style("darkgrid")
df = sns.load_dataset("iris")

sns.scatterplot(x='sepal_length', y='petal_length', data=df)

plt.show()
Архив с файлом можно взять здесь.

    На следующем шаге мы рассмотрим средства повышения информативности графика.




Предыдущий шаг Содержание Следующий шаг