Учебники

Сиборн – Введение

В мире аналитики лучший способ получить представление – это визуализировать данные. Данные можно визуализировать, представляя их в виде графиков, которые легко понять, изучить и понять. Такие данные помогают привлечь внимание ключевых элементов.

Для анализа набора данных с использованием Python мы используем Matplotlib, широко распространенную библиотеку 2D-черчения. Аналогично, Seaborn – это библиотека визуализации на Python. Он построен на вершине Matplotlib.

Сиборн против Матплотлиб

Подводя итог, можно сказать, что если Matplotlib «пытается сделать легкие вещи легкими, а сложные – возможными», Seaborn также пытается упростить четкий набор сложных вещей ».

Seaborn помогает решить две основные проблемы, с которыми сталкивается Matplotlib; проблемы –

  • Стандартные параметры Matplotlib
  • Работа с фреймами данных

Поскольку Seaborn дополняет и расширяет Matplotlib, кривая обучения довольно постепенная. Если вы знаете Matplotlib, вы уже на полпути через Seaborn.

Важные особенности Seaborn

Seaborn построен поверх базовой библиотеки визуализации Python Matplotlib. Он должен служить дополнением, а не заменой. Тем не менее, Seaborn имеет некоторые очень важные функции. Давайте посмотрим на некоторые из них здесь. Функции помогают в –

  • Встроенные темы для оформления графики matplotlib
  • Визуализация одномерных и двумерных данных
  • Подгонка и визуализация моделей линейной регрессии
  • Построение статистических данных временных рядов
  • Seaborn хорошо работает со структурами данных NumPy и Pandas
  • Он поставляется со встроенными темами для оформления графики Matplotlib

В большинстве случаев вы все равно будете использовать Matplotlib для простого построения графиков. Знание Matplotlib рекомендуется для настройки графиков Seaborn по умолчанию.