TechCodeview

في هذه المقالة، سنناقش كيف يمكننا إنشاء com.countplot استخدام مكتبة Seaborn وكيف يمكن استخدام المعلمات المختلفة لاستنتاج النتائج من ميزات مجموعة البيانات الخاصة بنا.

مكتبة سيبورن

تُستخدم مكتبة Seaborn على نطاق واسع بين محللي البيانات، حيث توفر مجموعة المخططات التي تحتوي عليها أفضل تمثيل ممكن لبياناتنا.

يمكن استيراد مكتبة Seaborn إلى بيئة العمل لدينا باستخدام-

 import seaborn as sns 

دعونا نناقش الآن لماذا نستخدم countplot وما هي أهمية معلماته.

مؤامرة

يتم استخدام مخطط العد لتمثيل حدوث (تعداد) الملاحظة الموجودة في المتغير الفئوي.

يستخدم مفهوم المخطط الشريطي للتصوير المرئي.

سلسلة Js متعددة الأسطر

حدود-

يتم تحديد المعلمات التالية عندما نقوم بإنشاء مخطط العد، فلنحصل على فكرة مختصرة عنها-

س و ص-تحدد هذه المعلمة البيانات التي نشير إليها للتمثيل ثم تراقب الأنماط المميزة.لون-تحدد هذه المعلمة اللون الذي يمكن أن يعطي مظهرًا جيدًا لمخططنا.لوحة-يأخذ قيمة اللوحة. يتم استخدامه في الغالب لإظهار متغير اللون.مسحة-تحدد هذه المعلمة اسم العمود.بيانات-تحدد هذه المعلمة إطار البيانات الذي نود أن نتخذه للتمثيل. على سبيل المثال، يمكن أن تكون البيانات مصفوفة.يتملص-هذه المعلمة اختيارية وتقبل قيمة منطقية كمدخل.التشبع-تقبل هذه المعلمة قيمة عائمة. ويمكن ملاحظة التباين في شدة الألوان عندما نحدد ذلك.ترتيب الطيف-تأخذ المعلمة hue_order السلاسل كمدخل.كوارجس-تحدد المعلمة kwargs تعيينات المفتاح والقيمة.فأس-يعتبر فأس المعلمة اختياريًا ويستخدم لأخذ المحاور التي يتم إنشاء المخططات عليها.توجيه-يعد اتجاه المعلمة اختياريًا ويخبر اتجاه قطعة الأرض التي نحتاجها، أفقيًا أو رأسيًا.

الآن دعونا نرى ما هي الطرق المختلفة لتمثيل سماتنا.

في المثال الأول، سوف نقوم بإنشاء مخطط العد لمتغير واحد. لقد اتخذنا 'نصائح' مجموعة البيانات لتنفيذ نفس الشيء.

1. يتم حساب القيمة لمتغير واحد

مثال -

 import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import pandas as pd #loading the dataset 'tips' df=pd.read_csv('/content/tips.csv') #plotting the graph sns.countplot(x='sex',data=df) plt.show() 

انتاج:

في المثال التالي، سوف نستخدم معلمة hue ونقوم بإنشاء مخطط العد.

البرنامج التالي يوضح نفس الشيء

2. تمثيل متغيرين فئويين باستخدام معلمة اللون

مثال -

 import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import pandas as pd #loading the dataset 'tips' df=pd.read_csv('/content/tips.csv') #plotting the graph sns.countplot(x='sex',hue='smoker',data=df) plt.show() 

انتاج:

في المثال التالي، سننظر إلى المحور y وننشئ مخططًا أفقيًا.

البرنامج التالي يوضح نفس الشيء

3. إنشاء قطع أفقية

مثال -

 import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import pandas as pd #loading the dataset 'tips' df=pd.read_csv('/content/tips.csv') #plotting the graph sns.countplot(y='sex',hue='smoker',data=df) plt.show() 

انتاج:

دعونا الآن نلقي نظرة على كيف يمكن للوحات الألوان أن تعزز عرض بياناتنا.

في المثال التالي، سوف نستخدم المعلمة 'لوحة'.

البرنامج التالي يوضح نفس الشيء

4. استخدام لوحات الألوان

مدخل-

 import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import pandas as pd #loading the dataset 'tips' df=pd.read_csv('/content/tips.csv') #plotting the graph sns.countplot(x='sex', data=df, palette='Set1') plt.show() 

انتاج:

في المثال التالي، سوف نستخدم لون المعلمة ودعنا نرى كيف يعمل؟

البرنامج التالي يوضح نفس الشيء

5. استخدام معلمة 'اللون'

مثال -

 import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import pandas as pd #loading the dataset 'train' df=pd.read_csv('/content/train.csv') #plotting the graph sns.countplot(x='Pclass',hue='Sex', data=df, color='green') plt.show() 

انتاج:

سنستخدم الآن المعلمة 'التشبع' ونرى كيف تؤثر على تمثيل بياناتنا.

التحقق من جافا فارغة

البرنامج التالي يوضح نفس الشيء

6. استخدام المعلمة 'التشبع'

مثال -

 import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import pandas as pd #loading the dataset 'train' df=pd.read_csv('/content/train.csv') #plotting the graph sns.countplot(x='Pclass',data=df, color='green', saturation=0.1) plt.show() 

انتاج:

وأخيرا في المثال الأخير سوف نستخدم المعلمات عرض الخط و com.edgecolor.

باستخدام matplotlib.axes.Axes.bar()

مثال -

 import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import pandas as pd #loading the dataset 'train' df=pd.read_csv('/content/train.csv') sns.countplot(x='Sex', data=df, color='green', facecolor=(0,0,0,0), linewidth=5, edgecolor=sns.color_palette('BrBG',2)) plt.show() 

انتاج: