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अपने KDEs को बेहतर बनाना

KDEs को बेहतर बनाने का एक तरीका है एक rug plot जोड़ना। रग प्लॉट घनत्व वक्र के नीचे छोटी-छोटी डैशेज़ होते हैं जो ठीक-ठीक दिखाते हैं कि हर डेटा पॉइंट कहाँ आता है। जब आपके पास बहुत अधिक डेटा नहीं होता, तब रग प्लॉट जोड़ना खास तौर पर उपयोगी होता है.

कम डेटा होने पर अक्सर सपोर्ट के साथ ऐसे गैप होते हैं जहाँ कोई डेटा नहीं होता, और यह बताना मुश्किल होता है कि कोई non-zero KDE लाइन डेटा के कारण है या एक चौड़े कर्नेल की वजह से। रग प्लॉट इसमें मदद करता है.

आइए sns.kdeplot() फंक्शन पर वापस चलें और दो KDEs बनाएं: एक Vandenberg Air Force Base के डेटा को देखते हुए, और दूसरा पॉल्यूशन डेटा में बाकी सभी शहरों के लिए। चूँकि Vandenberg प्लॉट के आकार में योगदान देने वाला डेटा काफी कम है, उसके नीचे एक रग प्लॉट जोड़ें.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Python में अपनी डेटा विज़ुअलाइज़ेशन बेहतर करें

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • Vandenberg प्लॉट का रंग 'steelblue' करें.
  • Vandenberg प्लॉट में rug plot फंक्शनैलिटी चालू करें.
  • non-Vandenberg प्लॉट का रंग 'gray' सेट करें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

sns.kdeplot(pollution[pollution.city == 'Vandenberg Air Force Base'].O3, 
             label = 'Vandenberg',
             # Turn the color blue to stand out
             color = '____')

# Turn on rugplot
sns.____(pollution[pollution.city == 'Vandenberg Air Force Base'].O3, 
             label = 'Vandenberg',
             color = 'steelblue')

sns.kdeplot(pollution[pollution.city != 'Vandenberg Air Force Base'].O3,
             label = 'Other cities',
             # Turn the color gray
             color = '____')
plt.show()
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