JointGrid और jointplot बनाना
Seaborn का JointGrid एकवेरिएट प्लॉट्स जैसे histogram, rug plot और KDE plot को
द्विवेरिएट प्लॉट्स जैसे scatter और regression plot के साथ जोड़ता है। इन प्लॉट्स को बनाने की प्रक्रिया
अब तक आपको परिचित लगनी चाहिए। ये प्लॉट्स यह भी दिखाते हैं कि Seaborn कई प्लॉट्स को एक साथ
जोड़ने के लिए कितने सुविधाजनक फंक्शन देता है।
इन अभ्यासों में, हम वही bike share डेटा इस्तेमाल करेंगे जिसे आपने पहले देखा था। इस अभ्यास में हम नमी (humidity) के स्तर और कुल रेंटल्स के बीच के संबंध को देखेंगे, ताकि पता चले कि क्या यहाँ कोई ऐसा दिलचस्प पैटर्न है जिसे आप आगे और एक्सप्लोर करना चाहेंगे।
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
इंटरमीडिएट Data Visualization with Seaborn
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Build a JointGrid comparing humidity and total_rentals
sns.___("whitegrid")
g = sns.___(___="hum",
___="total_rentals",
data=df,
xlim=(0.1, 1.0))
g.plot(sns.___, sns.histplot)
plt.show()
plt.clf()