Seaborn হল একটি লাইব্রেরি যা ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজ করতে সাহায্য করে। এটি কাস্টমাইজড থিম এবং একটি উচ্চ স্তরের ইন্টারফেসের সাথে আসে৷
বারপ্লট ফাংশন একটি শ্রেণীগত পরিবর্তনশীল এবং একটি অবিচ্ছিন্ন পরিবর্তনশীলের মধ্যে সম্পর্ক স্থাপন করে। ডেটা আয়তক্ষেত্রাকার বারের আকারে উপস্থাপন করা হয় যেখানে বারের দৈর্ঘ্য সেই নির্দিষ্ট বিভাগে ডেটার অনুপাত নির্দেশ করে।
পয়েন্ট প্লটগুলি বার প্লটের মতো তবে ফিল বারকে উপস্থাপন করার পরিবর্তে, ডেটা পয়েন্টের আনুমানিক মান অন্য অক্ষের একটি নির্দিষ্ট উচ্চতায় একটি বিন্দু দ্বারা উপস্থাপন করা হয়।
ক্যাটাগরিকাল ডেটা ক্যাটাগোরিকাল স্ক্যাটার প্লট বা পয়েন্টপ্লট বা ফ্যাক্টরপ্লট নামে পরিচিত একটি উচ্চ স্তরের ফাংশনের সাহায্যে দুটি পৃথক প্লট ব্যবহার করে কল্পনা করা যেতে পারে।
ফ্যাক্টরপ্লট ফাংশন 'কাইন্ড' প্যারামিটারের সাহায্যে ফেসেটগ্রিডে একটি শ্রেণীবদ্ধ প্লট আঁকে। FacetGrid ডিফল্টরূপে 'pointplot' ফাংশন ব্যবহার করে৷
আসুন আমরা বুঝি কিভাবে ফ্যাক্টরপ্লট সিবোর্ন-
-এর সাথে একটি ভিজ্যুয়ালাইজেশন প্লট 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('exercise')
sb.factorplot(x = "time", y = "pulse", hue = "kind",data = my_df);
plt.show() আউটপুট
ব্যাখ্যা
- প্রয়োজনীয় প্যাকেজগুলি আমদানি করা হয়৷ ৷
- ইনপুট ডেটা হল 'ব্যায়াম' যা সমুদ্রের লাইব্রেরি থেকে লোড করা হয়৷
- এই ডেটা একটি ডেটাফ্রেমে সংরক্ষিত থাকে৷ ৷
- 'load_dataset' ফাংশনটি আইরিস ডেটা লোড করতে ব্যবহৃত হয়।
- এই ডেটা 'ফ্যাক্টরপ্লট' ফাংশন ব্যবহার করে কল্পনা করা হয়।
- এখানে, ডেটাফ্রেম প্যারামিটার হিসাবে সরবরাহ করা হয়েছে।
- এছাড়া, x এবং y মান নির্দিষ্ট করা আছে।
- এই ডেটা কনসোলে প্রদর্শিত হয়৷ ৷
