Seaborn হল একটি লাইব্রেরি যা ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজ করতে সাহায্য করে। এটি কাস্টমাইজড থিম এবং একটি উচ্চ-স্তরের ইন্টারফেসের সাথে আসে৷
পূর্ববর্তী প্লটে, আমরা গ্রাফে সমগ্র ডেটাসেট প্লট করেছি। 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।
বারপ্লটের একটি বিশেষ কেস হল কাউন্টপ্লট যা একটি দ্বিতীয় ভেরিয়েবলের পরিসংখ্যানগত মান গণনা করার পরিবর্তে ডেটা সম্পর্কিত প্রতিটি বিভাগে পর্যবেক্ষণের সংখ্যা দেখায়।
আসুন আমরা 'টাইটানিক' ডেটাসেটের সাহায্যে কাউন্টপ্লটটি বুঝতে পারি -
উদাহরণ
import pandas as pd
import seaborn as sb
from matplotlib import pyplot as plt
my_df = sb.load_dataset('titanic')
sb.countplot(x = "class", data = my_df, palette = "Blues");
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 'কাউন্টপ্লট' 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
