Библиотека Seaborn

Seaborn — это библиотека для визуализации данных на языке Python, которая построена поверх библиотеки Matplotlib. Она предоставляет высокоуровневые интерфейсы для создания красивых и информативных графиков, которые позволяют анализировать данные.

Вот несколько основных возможностей и примеров использования библиотеки Seaborn:

Графики распределения данных:
Seaborn предоставляет множество функций для визуализации распределения данных, включая гистограммы, ядерные оценки плотности, графики «ящик с усами» и другие. Пример:


import seaborn as sns

# Гистограмма распределения
sns.histplot(data=df, x='column')

Графики взаимосвязи между переменными:
Seaborn предлагает различные типы графиков, которые помогают исследовать взаимосвязь между переменными, такие как точечные диаграммы рассеяния, линейные модели, графики парных взаимосвязей и другие. Пример:


import seaborn as sns

# Точечная диаграмма рассеяния
sns.scatterplot(data=df, x='column1', y='column2')

Графики категориальных данных:
Seaborn предоставляет функции для визуализации категориальных данных, включая столбчатые диаграммы, «скрипичные» диаграммы, «ящик с усами» и другие. Пример:


import seaborn as sns

# Столбчатая диаграмма
sns.barplot(data=df, x='category', y='value')

Графики временных рядов:
Seaborn также поддерживает визуализацию временных рядов, включая графики временных рядов, линейные модели и другие. Пример:


import seaborn as sns

# График временного ряда
sns.lineplot(data=df, x='date', y='value')

Матрицы корреляции:
Seaborn предоставляет функции для визуализации матриц корреляции между переменными. Это помогает исследовать взаимосвязь между различными признаками в наборе данных. Пример:


import seaborn as sns

# Матрица корреляции
corr_matrix = df.corr()
sns.heatmap(corr_matrix, annot=True)

Категоризация и цветовые палитры:
Seaborn позволяет легко категоризировать данные и использовать различные цветовые палитры для выделения категорий или уровней. Пример:


import seaborn as sns

# Категориальная цветовая палитра
sns.scatterplot(data=df, x='column1', y='column2', hue='category', palette='Set1')

Визуализация долей и процентных значений:
Seaborn предоставляет функции для визуализации долей и процентных значений в графиках, таких как столбчатые диаграммы и графики «ящик с усами». Пример:


import seaborn as sns

# Визуализация процентных значений
sns.barplot(data=df, x='category', y='value', estimator=lambda x: len(x) / len(df) * 100)

Настройка стилей и внешнего вида:
Seaborn предлагает различные стили графиков и возможность настройки их внешнего вида. Вы можете выбрать стиль, который соответствует вашим предпочтениям или требованиям. Пример:


import seaborn as sns

# Настройка стиля графиков
sns.set_style('whitegrid')
sns.scatterplot(data=df, x='column1', y='column2')

Теги: