stripplot() และ swarmplot()
ชุดข้อมูลหลายชุดมีข้อมูลเชิงหมวดหมู่ และ Seaborn รองรับกราฟหลายประเภทที่เหมาะกับข้อมูลลักษณะนี้ ในตัวอย่างนี้ เราจะใช้ข้อมูล School Improvement ปี 2010 ต่อ และแบ่งข้อมูลตามประเภทของโมเดลการปรับปรุงโรงเรียน
เพื่อทบทวน ด้านล่างนี้คือการกระจายแบบ KDE ของ Award Amounts:
แม้กราฟนี้จะมีประโยชน์ แต่เราสามารถเรียนรู้ได้มากกว่านี้หากมองที่ค่า Award_Amount รายจุด และดูว่าค่าเหล่านั้นกระจายตัวอย่างไรในแต่ละหมวดหมู่ทั้งสี่
แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร
การสร้างภาพข้อมูลระดับกลางด้วย Seaborn
แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ
ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์
# Create the stripplot
sns.____(data=df,
x='____',
y='____',
jitter=____)
plt.show()