PairGrid बनाना
किसी डेटासेट की जाँच करते समय शुरुआती कामों में से एक है वैरिएबल्स के जोड़ों के बीच संबंधों की पड़ताल करना। यह चरण आम तौर पर आगे की जाँच का आधार बनता है।
Seaborn इस पेयर-वाइज़ एनालिसिस के लिए PairGrid सपोर्ट करता है। इस अभ्यास में, हम Chapter 1 में एनालाइज़ किए गए Car Insurance Premium डेटा को फिर देखेंगे। सारा डेटा df वैरिएबल में उपलब्ध है।
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
इंटरमीडिएट Data Visualization with Seaborn
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Create a PairGrid with a scatter plot for fatal_collisions and premiums
g = sns.___(df, ___=["fatal_collisions", "premiums"])
g2 = g.___(sns.scatterplot)
plt.show()
plt.clf()