পাইথনে 'seaborn' লাইব্রেরি ব্যবহার করে কীভাবে ডেটা দৃশ্যমানভাবে উপস্থাপন করা যেতে পারে?

মেশিন লার্নিং ডেটা থেকে মডেল তৈরি এবং আগে কখনও দেখা ডেটার সাধারণীকরণ নিয়ে কাজ করে। একটি মেশিন লার্নিং মডেলকে ইনপুট হিসাবে সরবরাহ করা ডেটা এমন হওয়া উচিত যাতে এটি সিস্টেম দ্বারা সঠিকভাবে বোঝা যায়, যাতে এটি ডেটা ব্যাখ্যা করতে পারে এবং ফলাফল তৈরি করতে পারে।

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

সিবোর্ন লাইব্রেরিতে 'set_Style()' নামে একটি ইন্টারফেস রয়েছে যা বিভিন্ন শৈলীর সাথে কাজ করতে সহায়তা করে। উপরে উল্লিখিত ফাংশন ব্যবহার করে প্লটের থিম সেট করা যেতে পারে।

আসুন পাইথন -

উদাহরণ

import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
def sine_plot(flip=1):
x = np.linspace(0, 9, 50)
for i in range(1, 7):
plt.plot(x, np.sin(x + i * .68) * (6 - i) * flip)
import seaborn as sb
sb.set_style("whitegrid")
print("The data is being plotted ")
sine_plot()
plt.show()

আউটপুট

ব্যাখ্যা

• প্রয়োজনীয় প্যাকেজগুলি আমদানি করা হয়৷
৷
• 'sine_plot' নামের ব্যবহারকারীর সংজ্ঞায়িত ফাংশন ব্যবহার করে ইনপুট ডেটা তৈরি করা হয়।
• set_style ফাংশনটি প্লটের ধরন সেট করতে ব্যবহৃত হয়।
• এই ডেটা সামুদ্রিক লাইব্রেরি ব্যবহার করে প্লট করার জন্য নির্দিষ্ট করা হয়েছে
• এই ভিজ্যুয়াল ডেটা কনসোলে প্রদর্শিত হয়৷
৷