सब कुछ एक साथ जोड़ना

Seaborn के साथ Data Visualization परिचय

Content Team

DataCamp

शुरुआत करें

Seaborn इम्पोर्ट करने के लिए:

import seaborn as sns

Matplotlib इम्पोर्ट करने के लिए:

import matplotlib.pyplot as plt

प्लॉट दिखाने के लिए:

plt.show()

sns.relplot(x="x_variable_name", 
            y="y_variable_name", 
            data=pandas_df, 
            kind="scatter")

किसी श्रेणीबद्ध वैरिएबल से परिभाषित श्रेणियों के भीतर एक परिमाणात्मक वैरिएबल का वितरण दिखाएँ
उदाहरण: बार प्लॉट्स, काउंट प्लॉट्स, बॉक्स प्लॉट्स, पॉइंट प्लॉट्स

sns.catplot(x="x_variable_name", 
            y="y_variable_name", 
            data=pandas_df, 
            kind="bar")

hue सेट करने से उपसमूह बनते हैं जो एक ही प्लॉट पर अलग-अलग रंगों में दिखते हैं.

hue के साथ स्कैटर प्लॉट

¹ Waskom, M. L. (2021). seaborn: statistical data visualization. https://seaborn.pydata.org/

relplot() या catplot() में row और/या col सेट करने से उपसमूह अलग-अलग सबप्लॉट्स पर दिखते हैं.

सबप्लॉट्स के साथ स्कैटर प्लॉट

¹ Waskom, M. L. (2021). seaborn: statistical data visualization. https://seaborn.pydata.org/

Object Type	Plot Types	शीर्षक कैसे जोड़ें
`FacetGrid`	`relplot()`, `catplot()`	`g.figure.suptitle()`
`AxesSubplot`	`scatterplot()`, `countplot()`, आदि	`g.set_title()`

x- और y-axis लेबल जोड़ें:

g.set(xlabel="new x-axis label",
      ylabel="new y-axis label")

x-tick लेबल घुमाएँ:

plt.xticks(rotation=90)

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