Seaborn হল একটি লাইব্রেরি যা ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজ করতে সাহায্য করে। এটি কাস্টমাইজড থিম এবং একটি উচ্চ স্তরের ইন্টারফেসের সাথে আসে৷
ভায়োলিন প্লট হল কার্নেল ডেনসিটি অনুমান (KDE) সহ বক্স প্লটের সংমিশ্রণ। ডেটা কীভাবে বিতরণ করা হয়েছে তা বিশ্লেষণ করা এবং বোঝা সহজ। বেহালার প্রশস্ত অংশ তথ্যের উচ্চ ঘনত্ব নির্দেশ করে। বেহালার সংকীর্ণ অংশ তথ্যের নিম্ন ঘনত্ব নির্দেশ করে।
একটি বক্সপ্লটের মধ্যে আন্তঃ-চতুর্থাংশ পরিসীমা এবং ডেটার উচ্চ ঘনত্বের অংশ প্রতিটি বিভাগে একই অঞ্চলের মধ্যে পড়ে৷
ভায়োলিনপ্লট ফাংশনের সিনট্যাক্স
seaborn.violinplot(x, y, hue, data,…)
আসুন দেখি কিভাবে প্রতিটি বেহালা প্লটে বিভক্ত করা যায় -
উদাহরণ
import pandas as pd
import seaborn as sb
from matplotlib import pyplot as plt
my_df = sb.load_dataset('tips')
sb.violinplot(x = "day", y="total_bill",hue = 'sex', data = my_df)
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।
- 'ভায়োলিনপ্লট' ফাংশন ব্যবহার করে এই ডেটাটি ভিজ্যুয়ালাইজ করা হয়েছে।
- এখানে, ডেটাফ্রেম প্যারামিটার হিসাবে সরবরাহ করা হয়েছে।
- এছাড়া, x এবং y মান নির্দিষ্ট করা আছে।
- এই ডেটা কনসোলে প্রদর্শিত হয়৷ ৷
