Density प्लॉट्स
व्यवहार में, हिस्टोग्राम आपके डेटा के वितरण को जाँचने का एक कमज़ोर तरीका हो सकते हैं, क्योंकि वे चुने गए बिन्स की संख्या से काफी प्रभावित होते हैं। इसके बजाय, कर्नेल डेंसिटी प्लॉट्स आपके डेटा के वितरण को देखने का अधिक प्रभावी तरीका प्रदान करते हैं। नीचे डेंसिटी प्लॉट बनाने का एक उदाहरण दिया गया है:
ax = df.plot(kind='density', linewidth=2)
स्टैंडर्ड .plot() मेथड में kind आर्गुमेंट को 'density' पर सेट किया गया है। हमने एक अतिरिक्त पैरामीटर linewidth भी दिया है, जो प्लॉट की लाइन की चौड़ाई नियंत्रित करता है.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में Time Series Data का विज़ुअलाइज़ेशन
अभ्यास निर्देश
co2_levelsDataFrame का उपयोग करके, CO2 लेवल डेटा का एक डेंसिटी प्लॉट बनाइए, जिसमें लाइन की चौड़ाई 4 हो.- अपने बॉक्सप्लॉट के x-अक्ष के लेबल को स्ट्रिंग
'CO2'से anotate कीजिए. - अपने बॉक्सप्लॉट के y-अक्ष के लेबल को स्ट्रिंग
'Density plot of CO2 levels in Maui Hawaii'से anotate कीजिए.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Display density plot of CO2 levels values
ax = ____.____(____=____, ____=____, fontsize=6)
# Annotate x-axis labels
____.____('CO2', fontsize=10)
# Annotate y-axis labels
____.____('Density plot of CO2 levels in Maui Hawaii', fontsize=10)
plt.show()