5 - Distribuições

Seaborn é candidata a melhor biblioteca para construir rapidamente um enredo de violino.

Ele oferece a função violinplot() que produz gráficos como a seguir:🔥

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
df = sns.load_dataset('iris')
sns.violinplot(x=df["species"],y=df["sepal_length"])
plt.show()

A função kdeplot() do Seaborn é um modo bastante direto para plotação de um gráfico de densidade, o mais básico que se pode fazer com Seaborn.

Você só precisa fornecer uma variável numérica do seu conjunto de dados. 🔥

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
df = sns.load_dataset('iris')
sns.kdeplot(df['sepal_width'])
plt.show()

A função displot() plota rapidamente um histograma.

Observe a importância do parâmetro kind: experimente vários valores para ver qual representa melhor seus dados. 🔥

Importamos as bibliotecas matplotlib e seaborn para plotar os gráficos a seguir.

import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

Instruções em comum:

df = sns.load_dataset('iris')

Exemplo: kind="hist"

sns.displot(data=df,x="sepal_length", kind="hist", rug=True, height=10, aspect=1.5)
plt.show()

Exemplo: kind="kde"

sns.displot(data=df,x="sepal_length", kind="kde", rug=True, height=10, aspect=1.5)
plt.show()

Exemplo: kind="ecdf"

sns.displot(data=df,x="sepal_length", kind="ecdf", rug=True, height=10, aspect=1.5)
plt.show()

A função boxplot do Seaborn plota um gráfico de caixa, como a seguir: 🔥

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
df = sns.load_dataset('iris')
sns.boxplot(x=df["sepal_length"])
plt.show()