Seaborn হল একটি লাইব্রেরি যা ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজ করতে সাহায্য করে। এই ইন্টারফেসটি কাস্টমাইজ করে এবং নিয়ন্ত্রণ করতে সাহায্য করে ডেটার ধরন এবং এটি কীভাবে আচরণ করে যখন নির্দিষ্ট ফিল্টার প্রয়োগ করা হয়৷
বার প্লটের সাহায্যে আমরা ডেটা বিতরণের কেন্দ্রীয় প্রবণতা বুঝতে পারি। 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 অনুরূপ কিন্তু ফিল বার প্রতিনিধিত্ব করার পরিবর্তে, ডেটা পয়েন্টের আনুমানিক মান অন্য অক্ষের একটি নির্দিষ্ট উচ্চতায় একটি বিন্দু দ্বারা উপস্থাপন করা হয়। এখানে উদাহরণ -
উদাহরণ
import pandas as pd
import seaborn as sb
from matplotlib import pyplot as plt
my_df = sb.load_dataset('titanic')
sb.pointplot(x = "sex", y = "survived", hue = "class", data = my_df)
plt.show() আউটপুট
ব্যাখ্যা
- প্রয়োজনীয় প্যাকেজগুলি আমদানি করা হয়৷ ৷
- ইনপুট ডেটা হল 'টাইটানিক' 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 'পয়েন্টপ্লট' 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
