সিবোর্ন - পাইথন পান্ডাদের সাথে একটি স্ক্যাটার প্লট তৈরি করুন

সিবোর্নের স্যাক্টারপ্লটটি বেশ কয়েকটি শব্দার্থিক গ্রুপিংয়ের সম্ভাবনা সহ একটি বিক্ষিপ্ত প্লট আঁকতে ব্যবহৃত হয়। এর জন্য seaborn.scatterplot() ব্যবহার করা হয়।

ধরা যাক নিম্নলিখিতটি একটি CSV ফাইলের আকারে আমাদের ডেটাসেট - Cricketers.csv

প্রথমে, প্রয়োজনীয় 3টি লাইব্রেরি আমদানি করুন -

import seaborn as sb
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

একটি পান্ডাস ডেটাফ্রেম -

dataFrame = pd.read_csv("C:\\Users\\amit_\\Desktop\\Cricketers.csv")

বয়স এবং ওজন (কেজি) সহ স্ক্যাটারপ্লট প্লট করা। হিউ প্যারামিটার "ভূমিকা" −

sb.scatterplot(dataFrame['Age'],dataFrame['Weight'], hue=dataFrame['Role'])

উদাহরণ

নিম্নলিখিত কোড -

import seaborn as sb
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# Load data from a CSV file into a Pandas DataFrame:
dataFrame = pd.read_csv("C:\\Users\\amit_\\Desktop\\Cricketers.csv")

# plotting scatterplot with Age and Weight (kgs)
# hue parameter set as "Role"
sb.scatterplot(dataFrame['Age'],dataFrame['Weight'], hue=dataFrame['Role'])

plt.ylabel("Weight (kgs)")
plt.show()

আউটপুট

এটি নিম্নলিখিত উদাহরণ তৈরি করবে -

উদাহরণ

আসুন আমরা আরেকটি উদাহরণ দেখি, যেখানে আমরা হিউ প্যারামিটার সেট করিনি। নিম্নলিখিত কোড -

import seaborn as sb
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# Load data from a CSV file into a Pandas DataFrame:
dataFrame = pd.read_csv("C:\\Users\\amit_\\Desktop\\Cricketers.csv")

# plotting scatterplot with Age and Weight
# weight in kgs
sb.scatterplot(dataFrame['Age'],dataFrame['Weight'])

plt.ylabel("Weight (kgs)")
plt.show()

আউটপুট

এটি নিম্নলিখিত আউটপুট −