Python Pandas - একটি বিন্দু প্লট আঁকুন এবং Seaborn-এর সাথে পর্যবেক্ষণের আদর্শ বিচ্যুতি দেখান

সিবোর্নে পয়েন্ট প্লট স্ক্যাটার প্লট গ্লিফ ব্যবহার করে পয়েন্ট অনুমান এবং আত্মবিশ্বাসের ব্যবধান দেখাতে ব্যবহৃত হয়। এর জন্য seaborn.pointplot() ব্যবহার করা হয়। কনফিডেন্স ইন্টারভাল ci প্যারামিটার মান "sd ব্যবহার করে পর্যবেক্ষণের মানক বিচ্যুতি প্রদর্শন করুন পয়েন্টপ্লট() ​​পদ্ধতিতে।

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

প্রথমে, প্রয়োজনীয় লাইব্রেরিগুলি 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")

"একাডেমি" এবং "বয়স" সহ প্লটিং পয়েন্ট প্লট। কনফিডেন্স ইন্টারভাল প্যারামিটার মান "sd"

sb.pointplot( x = 'Academy',y = 'Age', data = dataFrame, ci = "sd")

উদাহরণ

নিম্নলিখিত সম্পূর্ণ 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")

sb.set_theme(style="darkgrid")

# plotting point plot with Academy and Age
# Display Standard Deviation of Observations using confidence interval parameter value "sd"
sb.pointplot( x = 'Academy',y = 'Age', data = dataFrame, ci = "sd")

# display
plt.show()

আউটপুট

এটি নিম্নলিখিত আউটপুট −