Bases de Seaborn pour les débutants ② histogramme (distplot)

Qu'est-ce que Seaborn

Une bibliothèque pour dessiner des graphiques Python. .. Positionné comme une fonction wrapper (programme inclus) de matplotlib, qui est la libra la plus connue. En plus de pouvoir facilement dessiner de beaux graphiques, il dispose également d'un certain nombre de fonctions telles que le traitement par lots. Matplotlib est destiné aux spécifications et aux dessins détaillés, et seaborn est conçu pour être facile et beau.

Histogramme (distplot)

Le thème cette fois est un histogramme. Utilisez distplot pour créer l'histogramme. Veuillez comparer la différence d'apparence et de paramètres avec l'article suivant en utilisant "matplotlib". ★ Créer un histogramme avec pandas basic matplotlib pour les débutants

Préparation

Tout d'abord, installez la bibliothèque seaborn avec pip. Pour pip?, Cliquez ici ('https://qiita.com/Yanagawa_Yoshihisa/items/35e6f70a8411277282ce').

Importez la bibliothèque. Nommez seaborn`` sns et ʻimport`.

python

import seaborn as sns

Je vais essayer l'exemple avec les données du Titanic. Si vous ne connaissez pas Titanic, veuillez cocher "kaggle Titanic". Créez une trame de données avec des pandas.

python

dataframe = pd.read_csv('train.csv')

Création de base

Utilisez distplot pour créer l'histogramme. À titre d'exemple, créez un histogramme par âge. Dans kde, le fait de dessiner ou non la fonction d'approximation de densité est effectué. C'est difficile, alors lancez-le comme un sort. Régler rug sur True normalise la somme de l'axe Y à 1. C'est difficile, alors lancez-le comme un sort.

python

sns.distplot(dataframe['Age'],kde=False, rug=False)

paramètres des bacs

Utilisez bins pour définir le nombre de barres. Définissez 10 comme exemple.

python

sns.distplot(dataframe['Age'],bins = 10,kde=False, rug=False)

Combien de bacs devrais-je avoir? Si vous avez des doutes, consultez la formule Starges.

(Application) Chevauchement de plusieurs

Cela peut ne pas être très utile, mais pour l'empiler, il suffit d'écrire la syntaxe deux fois. Divisons par le sexe. Divisez les données en guise de préparation.

python

malelist_m = dataframe['Sex'] == 'male'
malelist_f = dataframe['Sex'] == 'female'

Écrivez la syntaxe en continu.

python

sns.distplot(dataframe[malelist_m]['Age'],bins = 10,kde=False, rug=False )
sns.distplot(dataframe[malelist_f]['Age'],bins = 10,kde=False, rug=False )

Si vous souhaitez utiliser des étiquettes, etc., vous devez utiliser la fonction "matplotlib". c'est tout.

finalement

Comme un débutant peut le comprendre, nous avons résumé les connaissances nécessaires lors de la mise en œuvre de l'apprentissage automatique avec Python dans un simple article. La table des matières est ici, donc j'espère que vous pourrez également vous référer à d'autres articles.