কম্পিউটার টিউটোরিয়াল

পাইথনে Seaborn-র FacetGrid দিয়ে ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজ করার পদ্ধতি

barplot ক্যাটেগরিক্যাল ও কন্টিনিউয়াস ভ্যারিয়েবলের রিলেশনশিপ দেখায়। pointplot-এ বার বদলে পয়েন্ট থাকে। ক্যাটেগরিক্যাল ডেটা stripplot, swarmplot বা factorplot (FacetGrid-এ) দিয়ে ভিজ্যুয়ালাইজ করা যায়। factorplot-র kind প্যারামিটার দিয়ে প্লট টাইপ বেছে নেওয়া যায় (যেমন violin)।

FacetGrid প্যানেলের ম্যাট্রিক্স (রো/কলাম ভিত্তিক) যেখানে একটি প্লাট ভাগ হয়ে একাধিক প্লট হিসেবে দেখায়। দুটি ডিসক্রিট ভ্যারিয়েবলের কম্বিনেশন বিশ্লেষণে উপকারী।

উদাহরণ

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

my_df = sb.load_dataset('exercise')
sb.factorplot(x="time", y="pulse", hue="kind", kind='violin', col="diet", data=my_df)
plt.show()

আউটপুট

পাইথনে Seaborn-র FacetGrid দিয়ে ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজ করার পদ্ধতি

ব্যাখ্যা

  • প্যাকেজ ইমপোর্ট করা হয়েছে।
  • 'exercise' ডেটাসেট লোড করা হয়েছে।
  • ডেটাফ্রেমে স্টোর করা হয়েছে।
  • factorplot দিয়ে ভিজ্যুয়ালাইজ করা হয়েছে (kind='violin', hue, col প্যারামিটারসহ)۔
  • ডেটা কনসোলে দেখানো হয়েছে।
  1. পাইথনে Seaborn লাইব্রেরি ব্যবহার করে কার্নেল ডেনসিটি এস্টিমেশন (KDE) কীভাবে দেখাবেন?

  2. পাইথনে scikit-learn লাইব্রেরি ব্যবহার করে ইমেজের রেজোলিউশন কীভাবে বের করবেন?

  3. পাইথনে Seaborn লাইব্রেরি ব্যবহার করে হিস্টোগ্রাম কীভাবে দেখাবেন?

  4. পাইথনে Seaborn লাইব্রেরি ব্যবহার করে স্ক্যাটার প্লট কীভাবে দেখাবেন?