На этом шаге мы рассмотрим назначение и примеры использования этой функции.

    Функция rugplot() отображает элементы данных в виде линии рядом с осью координат. Параметры функции:

a: vector

Одномерный массив данных.

height: численное значение, optional

Высота линии.

axis:{'x' | 'y'}, optional

Ось, на которой будет отображена диаграмма.

    Будем работать с набором данных mpg и построим диаграмму rugplot():

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

mpg = sns.load_dataset("mpg")

sns.rugplot(mpg["displacement"])

plt.show()

Рис.1. Демонстрация работы функции rugplot()

    Изменим цвет и высоту линий:

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

mpg = sns.load_dataset("mpg")

sns.rugplot(mpg["displacement"], height=0.5, color='orange')

plt.show()

Рис.2. Демонстрация работы с параметром height и color функции rugplot()

    Выберем ось y для представления значений параметра:

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

mpg = sns.load_dataset("mpg")

sns.rugplot(mpg["displacement"], height=0.3, color='r', axis='y')

plt.show()

Рис.3. Демонстрация работы с параметром axis и color функции rugplot()

    Дополнительно для управления представлением можно использовать следующие параметры:

ax: matplotlib axes, optional

Поле (объект класса Axes), на котором будет выведена диаграмма.

kwargs: dict

Словарь с параметрами, которые будут переданы в конструктор класса LineCollection.

    Со следующего шага мы начнем рассматривать визуализацию модели линейной регрессии.

Предыдущий шаг Содержание Следующий шаг