Seaborn - Introduzione
Nel mondo di Analytics, il modo migliore per ottenere informazioni dettagliate è visualizzare i dati. I dati possono essere visualizzati rappresentandoli come trame facili da capire, esplorare e comprendere. Tali dati aiutano ad attirare l'attenzione degli elementi chiave.
Per analizzare un set di dati utilizzando Python, utilizziamo Matplotlib, una libreria di plottaggio 2D ampiamente implementata. Allo stesso modo, Seaborn è una libreria di visualizzazione in Python. È costruito sopra Matplotlib.
Seaborn Vs Matplotlib
Si riassume che se Matplotlib "cerca di rendere le cose facili facili e quelle difficili possibili", Seaborn cerca di rendere facili anche un insieme ben definito di cose difficili. "
Seaborn aiuta a risolvere i due principali problemi affrontati da Matplotlib; i problemi sono -
- Parametri Matplotlib predefiniti
- Lavorare con i frame di dati
Poiché Seaborn si complimenta e amplia Matplotlib, la curva di apprendimento è abbastanza graduale. Se conosci Matplotlib, sei già a metà di Seaborn.
Caratteristiche importanti di Seaborn
Seaborn è basato sulla libreria di visualizzazione principale di Python Matplotlib. È pensato per servire come complemento e non come sostituto. Tuttavia, Seaborn ha alcune caratteristiche molto importanti. Vediamone alcuni qui. Le funzionalità aiutano in -
- Temi integrati per lo styling della grafica matplotlib
- Visualizzazione di dati univariati e bivariati
- Adattamento e visualizzazione di modelli di regressione lineare
- Rappresentazione grafica di dati di serie temporali statistiche
- Seaborn funziona bene con le strutture dati NumPy e Pandas
- Viene fornito con temi incorporati per lo styling della grafica Matplotlib
Nella maggior parte dei casi, utilizzerai ancora Matplotlib per la stampa semplice. Si consiglia la conoscenza di Matplotlib per modificare i grafici predefiniti di Seaborn.