Четверг, 4 Января 2024

Прошел курс по визуализации с помощью сиборн и матплотлиб на кагле

Histogram

sns.histplot(iris_data['Petal Length (cm)'])

color-coded histogram

# Histograms for each species
sns.histplot(data=iris_data, x='Petal Length (cm)', hue='Species')

# Add title
plt.title("Histogram of Petal Lengths, by Species")

Kernel Density Estimate (KDE)

sns.kdeplot(data=iris_data['Petal Length (cm)'], shade=True)

color-coded kde

# KDE plots for each species
sns.kdeplot(data=iris_data, x='Petal Length (cm)', hue='Species', shade=True)

# Add title
plt.title("Distribution of Petal Lengths, by Species")

2D KDE plot

sns.jointplot(x=iris_data['Petal Length (cm)'], y=iris_data['Sepal Width (cm)'], kind="kde")

Как выбрать визуальзацию

Plot types

Чтобы поменять стиль визултзации можно использовать sns.set_style("dark").
Доступные стили:

"darkgrid"
"whitegrid"
"dark"
"white"
"ticks"

На кагл можно загружать свои датасеты в формате csv и потом читать их в созданыых ноутбуков. Ноутбуке тоже можно создавать через вкладку код