Lmplot, FacetGrid üzerinde bir dağılım grafiği çizmek için kullanılır.
Kullanılabilmesi için "Seaborn" kütüphanesinin içe aktarılması gerekmektedir.
import seaborn as sns
Söz dizimi: sns.lmplot(x, y, data, hue=None, col=None, row=None, palette=None, col_wrap=None, height=5, aspect=1, markers=’o’, sharex=True, sharey=True, hue_order=None, col_order=None, row_order=None, legend=True, legend_out=True, x_estimator=None, x_bins=None, x_ci=’ci’, scatter=True, fit_reg=True, ci=95, n_boot=1000, units=None, seed=None, order=1, logistic=False, lowess=False, robust=False, logx=False, x_partial=None, y_partial=None, truncate=True, x_jitter=None, y_jitter=None, scatter_kws=None, line_kws=None, size=None)
- x, verideki sütun adını temsil eder.
- y, verideki sütun adını temsil eder.
- data, x ve y sütununun bağlı olduğu DataFrame'yi temsil etmektedir.(Örn: data=df) .
- hue, x ve y datasını DataFrame'deki başka bir sütun ile karşılaştırmasını yapar.(Örn: hue=z sütunu)
- markers, değerlerin x ve y sütununu kesmiş olduğu yerlerde konulan öğelerdir. Bu öğelerin çeşitli türleri vardır,bunlar:
Örnek-1: "Iris" verisetini Lmplot kullanarak görselleştirelim.(Veri seti hikayesi: İris bir çiçek olup 3 sınıfına ait çanak yaprağı uzunluğu, çanak yaprağı genişliği, yaprak uzunluğu, yaprak genişliği ve sınıfın adını gösteren 150 satırlık bir veri setidir. )
import seaborn as sns
df=sns.load_dataset("iris")
df.head()
Çıktı:
sns.lmplot(x='sepal_length',y='sepal_width',data=df)
Çıktı:
#hue ile sınıfların kendi aralarındaki grafiklendirmesine bakalım
sns.lmplot(x='sepal_length',y='sepal_width',hue='species',data=df)
Çıktı:
