Seaborn হল একটি লাইব্রেরি যা ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজ করতে সাহায্য করে। এটি কাস্টমাইজড থিম এবং একটি উচ্চ স্তরের ইন্টারফেসের সাথে আসে। এই ইন্টারফেসটি কাস্টমাইজ করে এবং নিয়ন্ত্রণ করতে সাহায্য করে ডেটার ধরন এবং এটি কীভাবে আচরণ করে যখন নির্দিষ্ট ফিল্টার প্রয়োগ করা হয়৷
ষড়ভুজ বিনিং দ্বিভূজ তথ্য বিশ্লেষণে ব্যবহার করা যেতে পারে। এটি ঘটে যখন ডেটা স্পার্স হয়, অর্থাৎ যখন ডেটা অসমভাবে ছড়িয়ে পড়ে। যখন ডেটা অসমভাবে ছড়িয়ে পড়ে, তখন একটি স্ক্যাটারপ্লটে সমস্ত ডেটা পয়েন্ট ক্যাপচার করা কঠিন হয়ে পড়ে৷
এখানেই হেক্সাগোনাল বিনিং খেলায় আসে। আসুন আমরা বুঝতে পারি কিভাবে সমুদ্রের লাইব্রেরি ষড়ভুজ বিনিং প্রয়োগ করতে ব্যবহার করা যেতে পারে
উদাহরণ
import pandas as pd
import seaborn as sb
from matplotlib import pyplot as plt
my_df = sb.load_dataset('iris')
sb.jointplot(x = 'petal_length',y = 'petal_width',data = my_df,kind = 'hex')
plt.show() আউটপুট
ব্যাখ্যা
- প্রয়োজনীয় প্যাকেজগুলি আমদানি করা হয়৷ ৷
- ইনপুট ডেটা হল 'iris_data' যা scikit learn লাইব্রেরি থেকে লোড করা হয়।
- এই ডেটা একটি ডেটাফ্রেমে সংরক্ষিত থাকে৷ ৷
- 'load_dataset' ফাংশনটি আইরিস ডেটা লোড করতে ব্যবহৃত হয়।
- এই ডেটা 'জয়েন্টপ্লট' ফাংশন ব্যবহার করে কল্পনা করা হয়।
- এখানে, 'x' এবং 'y' অক্ষের মানগুলি পরামিতি হিসাবে সরবরাহ করা হয়েছে৷
- এখানে, 'হেক্সবিন' প্যারামিটারটি নির্দিষ্ট করা হয়েছে যাতে প্লটটি হেক্সাগোনাল বিনিং প্রিন্ট করতে বুঝতে পারে।
- এই স্ক্যাটারপ্লট ডেটা কনসোলে প্রদর্শিত হয়৷ ৷
