लाइन प्लॉट्स का परिचय

Seaborn के साथ Data Visualization परिचय

Content Team

DataCamp

लाइन प्लॉट्स क्या हैं?

रिलेशनल प्लॉट्स के दो प्रकार: स्कैटर प्लॉट्स और लाइन प्लॉट्स

स्कैटर प्लॉट्स

हर बिंदु एक स्वतंत्र ऑब्जर्वेशन है

लाइन प्लॉट्स

हर बिंदु उसी "वस्तु" को दर्शाता है, आमतौर पर समय के साथ ट्रैक किया जाता है

समय के साथ स्टॉक प्राइस का लाइन प्लॉट

एयर पॉल्यूशन डेटा

शहर भर में कलेक्शन स्टेशन
नाइट्रोजन डाइऑक्साइड स्तर के एयर सैंपल

एयर पॉल्यूशन DataFrame की पहली पाँच पंक्तियाँ

स्कैटर प्लॉट

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

sns.relplot(x="hour", y="NO_2_mean", 
            data=air_df_mean, 
            kind="scatter")

plt.show()

समय के साथ औसत नाइट्रोजन डाइऑक्साइड का स्कैटर प्लॉट

लाइन प्लॉट

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

sns.relplot(x="hour", y="NO_2_mean", 
            data=air_df_mean, 
            kind="line")

plt.show()

समय के साथ औसत नाइट्रोजन डाइऑक्साइड का लाइन प्लॉट

लोकेशन के अनुसार सबग्रुप्स

स्थानानुसार एयर पॉल्यूशन DataFrame की पहली पाँच पंक्तियाँ

लोकेशन के अनुसार सबग्रुप्स

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

sns.relplot(x="hour", y="NO_2_mean", 
            data=air_df_loc_mean, 
            kind="line",
            style="location", 
            hue="location")

plt.show()

क्षेत्रवार समय के साथ औसत नाइट्रोजन डाइऑक्साइड का लाइन प्लॉट

मार्कर्स जोड़ना

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

sns.relplot(x="hour", y="NO_2_mean", 
            data=air_df_loc_mean, 
            kind="line", 
            style="location", 
            hue="location",
            markers=True)

plt.show()

मार्कर्स सहित लाइन प्लॉट

लाइन स्टाइल बंद करना

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

sns.relplot(x="hour", y="NO_2_mean", 
            data=air_df_loc_mean, 
            kind="line", 
            style="location", 
            hue="location",
            markers=True,
            dashes=False)

plt.show()

मार्कर्स और सॉलिड लाइनों वाला लाइन प्लॉट

प्रत्येक x-वैल्यू पर कई ऑब्जर्वेशंस

प्रत्येक स्टेशन के लिए एयर पॉल्यूशन DataFrame की पहली पाँच पंक्तियाँ

प्रत्येक x-वैल्यू पर कई ऑब्जर्वेशंस

स्कैटर प्लॉट

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

sns.relplot(x="hour", y="NO_2", 
            data=air_df, 
            kind="scatter")

plt.show()

समय के साथ सभी स्टेशनों के लिए नाइट्रोजन डाइऑक्साइड का स्कैटर प्लॉट

प्रत्येक x-वैल्यू पर कई ऑब्जर्वेशंस

लाइन प्लॉट

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

sns.relplot(x="hour", y="NO_2", 
            data=air_df, 
            kind="line")

plt.show()

समय के साथ सभी स्टेशनों के लिए नाइट्रोजन डाइऑक्साइड का लाइन प्लॉट

प्रत्येक x-वैल्यू पर कई ऑब्जर्वेशंस

शेडेड क्षेत्र कॉन्फिडेंस इंटरवल है

मानता है कि डेटासेट एक रैंडम सैंपल है
95% भरोसा है कि मीन इस इंटरवल के भीतर है
हमारे अनुमान में अनिश्चितता दिखाता है

समय के साथ सभी स्टेशनों के लिए नाइट्रोजन डाइऑक्साइड का लाइन प्लॉट

कॉन्फिडेंस इंटरवल की जगह स्टैंडर्ड डिविएशन लगाना

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

sns.relplot(x="hour", y="NO_2", 
            data=air_df, 
            kind="line",
            errorbar="sd")

plt.show()

स्टैंडर्ड डिविएशन वाला लाइन प्लॉट

कॉन्फिडेंस इंटरवल बंद करना

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

sns.relplot(x="hour", y="NO_2", 
            data=air_df, 
            kind="line",
            errorbar=None)

plt.show()

बिना कॉन्फिडेंस इंटरवल वाला लाइन प्लॉट

अभ्यास करते हैं!

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