পাইথনে Seaborn লাইব্রেরি ব্যবহার করে স্ক্যাটার প্লট কীভাবে দেখাবেন?

ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন একটি গুরুত্বপূর্ণ ধাপ, কারণ এটি সংখ্যা না দেখেই বা জটিল হিসাব না করেই ডেটার ব্যাপার বুঝতে সাহায্য করে। Seaborn ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশনের একটি লাইব্রেরি।

স্ক্যাটার প্লট ডেটার বন্টন ডেটা পয়েন্ট হিসেবে গ্রাফে ছড়িয়ে দেখায়। এটি ডট ব্যবহার করে ডেটাসেটের 숫রিক মানগুলো রিপ্রেজেন্ট করে। প্রতিটি ডটের হরিজন্টাল ও ভার্টিক্যাল অক্ষের পজিশন একটি সিঙ্গেল ডেটা পয়েন্টের মান বোঝায়। এগুলো দুটি ভেরিয়েবলের মধ্যে সম্পর্ক বুঝতে সাহায্য করে। Seaborn লাইব্রেরি ব্যবহার করে পাইথনে এটি কীভাবে করা যায় তা নিচে দেখানো হলো:

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 প্যাকেজগুলো ইম্পোর্ট করা হয়েছে।
• ইনপুট ডেটা iris_data scikit-learn লাইব্রেরি থেকে লোড করা হয়েছে।
• ডেটা একটি ডেটাফ্রেমে সংরক্ষণ করা হয়েছে।
• load_dataset ফাংশন ব্যবহার করে আইরিস ডেটা লোড করা হয়েছে।
• jointplot ফাংশন ব্যবহার করে ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজ করা হয়েছে।
• এখানে x এবং y অক্ষের মান প্যারামিটার হিসেবে দেওয়া হয়েছে।
• স্ক্যাটার প্লট ডেটা কনসোলে প্রদর্শন করা হয়েছে।