Шаг 148.
Язык Python. Визуализация данных. Библиотека Seaborn. Управление компоновкой диаграмм. Joint-сетка. Функция jointplot() (окончание)

На этом шаге мы рассмотрим примеры использования параметра kind.

Для задания типа центральной диаграммы используется параметр kind, он может иметь одно из следующих значений: {'scatter' | 'reg' | 'resid' | 'kde' | 'hex'}.

Ниже приведены примеры, демонстрирующие внешний вид диаграмм, полученных при различных значениях kind. Вариант с kind='scatter' мы видели на предыдущих примерах.

Диаграмма с параметром kind='reg':

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

sns.set(style="ticks")

iris = sns.load_dataset("iris")

sns.jointplot(x='sepal_length', y='petal_length', 
              data=iris, kind="reg")

plt.show()

Архив с файлом можно взять здесь.

Рис.1. Демонстрация работы с параметром kind='reg' функции jointplot()

Диаграмма с параметром kind='kde':

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

sns.set(style="ticks")

iris = sns.load_dataset("iris")

sns.jointplot(x='sepal_length', y='petal_length', 
              data=iris, kind="kde")

plt.show()

Архив с файлом можно взять здесь.

Рис.2. Демонстрация работы с параметром kind='kde' функции jointplot()

Диаграмма с параметром kind='hex':

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

sns.set(style="ticks")

iris = sns.load_dataset("iris")

sns.jointplot(x='sepal_length', y='sepal_width', 
              data=iris, kind="hex")

plt.show()

Архив с файлом можно взять здесь.

Рис.3. Демонстрация работы с параметром kind='hex' функции jointplot()

Диаграмма с параметром kind='resid':

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

sns.set(style="ticks")

iris = sns.load_dataset("iris")

sns.jointplot(x='sepal_length', y='sepal_width', 
              data=iris, kind="resid")

plt.show()

Архив с файлом можно взять здесь.

Рис.4. Демонстрация работы с параметром kind='resid' функции jointplot()

За управление соотношением размеров центральной и боковых диаграмм отвечает параметр ratio:

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

sns.set(style="ticks")

iris = sns.load_dataset("iris")

sns.jointplot(x='sepal_length', y='sepal_width', data=iris, ratio=2)

plt.show()

Архив с файлом можно взять здесь.

Рис.5. Демонстрация работы с параметром ratio функции jointplot()

Параметр space определяет зазор между центральной и боковыми диаграммами:

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

sns.set(style="ticks")

iris = sns.load_dataset("iris")

sns.jointplot(x='sepal_length', y='sepal_width', data=iris, space=2)

plt.show()

Архив с файлом можно взять здесь.

Рис.6. Демонстрация работы с параметром space функции jointplot()

На следующем шаге мы рассмотрим класс JointGrid.

Предыдущий шаг Содержание Следующий шаг