পাইথনে একটি স্ক্যাটার প্লট প্রদর্শন করতে সিবোর্ন লাইব্রেরি কীভাবে ব্যবহার করা যেতে পারে?

ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজ করা একটি গুরুত্বপূর্ণ পদক্ষেপ কারণ এটি আসলে সংখ্যাগুলি না দেখে এবং জটিল গণনাগুলি সম্পাদন না করে ডেটাতে কী চলছে তা বুঝতে সহায়তা করে। Seaborn হল একটি লাইব্রেরি যা ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজ করতে সাহায্য করে।

স্ক্যাটার প্লট গ্রাফে ছড়িয়ে/ছিটিয়ে থাকা ডেটা পয়েন্ট হিসাবে ডেটা বিতরণ দেখায়। এটি একটি ডেটাসেটের মানগুলিকে উপস্থাপন করতে বিন্দু ব্যবহার করে, যা প্রকৃতিতে সংখ্যাসূচক। অনুভূমিক এবং উল্লম্ব অক্ষের প্রতিটি বিন্দুর অবস্থান একটি একক ডেটা পয়েন্টের মান নির্দেশ করে৷

তারা দুটি ভেরিয়েবলের মধ্যে সম্পর্ক বুঝতে সাহায্য করে। Python -

উদাহরণ

import seaborn as sb
from matplotlib import pyplot as plt
df = sb.load_dataset('iris')
sb.jointplot(x = 'petal_length',y = 'petal_width',data = 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।
• এই ডেটা 'জয়েন্টপ্লট' ফাংশন ব্যবহার করে কল্পনা করা হয়।
• এখানে, 'x' এবং 'y' অক্ষের মানগুলি পরামিতি হিসাবে সরবরাহ করা হয়েছে৷
• এই স্ক্যাটারপ্লট ডেটা কনসোলে প্রদর্শিত হয়৷
৷