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Rug plot et ombrage KDE

Maintenant que vous comprenez certains arguments de fonction pour displot(), nous pouvons continuer à affiner le rendu. Créer une visualisation puis la mettre à jour de façon itérative est une méthode utile et courante pour examiner les données sous plusieurs angles.

Seaborn excelle à rendre ce processus simple.

Cet exercice fait partie du cours

<cours>Visualisation de données intermédiaire avec Seaborn</cours>
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Instructions de l’exercice

  • Créez un displot de la colonne Award_Amount dans df.
  • Configurez-le pour afficher un tracé KDE ombré (en utilisant les paramètres kind et fill).
  • Ajoutez un rug plot au-dessus de l'axe des x (à l'aide du paramètre rug).
  • Affichez le graphique.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# Create a displot of the Award Amount
sns.displot(df['____'],
             kind='____',
             rug=____,
             fill=____)

# Plot the results
plt.____()
Modifier et exécuter le code