海図入門.

SeabornはPythonで統計的グラフィックスを作るためのライブラリです.これはMatplotLibの上に構築し、密接にパンダのデータ構造と統合されます.
Seabornを探索し、データを理解することができます.そのプロット機能は全体のデータセットを含んでいるdataframesおよびアレーに作用して、有益なプロットを生じるために必然的意味マッピングおよび統計的集約を実行する.データセット指向の宣言型APIでは、描画する方法の詳細ではなく、プロットのさまざまな要素がどのような意味を持つかについてフォーカスできます.
NumpyとMatplotLibとPandasについての知識を理解する必要があります.
以下の機能を提供します.
-変数間の関係を決定するデータセット指向API.
線形回帰プロットの自動推定とプロット
-マルチプロットグリッドの高レベル抽象化をサポートします.
-一変数と二変量分布の可視化.
Seabornを使用すると、次のようなプロットを幅広くプロットできます.
-ヒートマップヒートマップは2次元形式のデータを表します.ヒートマップの究極の目標は、色付きグラフの情報の要約を表示することです.色と色の強度を使用しての概念を利用して値の範囲を可視化します.
-ペアプロット- 3つ以上の異なる数値変数の関係パターンを見たい場合に使用します.例えば、会社の売上高が3つの要因によってどのように影響されるかを見たいと思います.その場合、ペアプロットは非常に役に立つでしょう.
-円グラフと棒グラフ.円グラフは一般的にさまざまなカテゴリ間で数値変数の変更方法に関するデータを分析するために使用されます.
-データプロットから任意の2つの数値列の関係をプロットするときに、散布プロットの散布プロットが使用されます.これらのプロットは、機械学習の分野で使用されている最も強力な可視化ツールです.
-分布プロットは、seplonの分布プロットをmatplotlibのヒストグラムに比較することができます.両方ともかなり類似した機能を提供します.ここではSNSを使用します.distplot
回帰プロット回帰プロットは、2つの数値パラメータ間の回帰線を作成します.
ハウツーとスタイル
seabornsに関する徹底的な研究をしてください、基本、それはデータ可視化の重要性とそれが他の図書館と関係する方法と彼らがする理由.
2 . seabornを使用してプロットを試してみてください、あなたがより多くを把握するこの方法は、これに同意することができます.まず最初にデータセットを探します.
3 . seabornsについていくつかの記事を読んで試してみて、最後にギャラリーやYouTubeを使用して技術を習得するために問題を解決した.
seabornのインストール
私はJupyterノートブックは、データの可視化を行うことで効率的にそれを好む願っています.ローカルマシンを使っている場合は、このコマンドを端末で実行します.あなたがGoogle ColabまたはJupyterノートを使用しているならば、インストールについて心配しません.

pip install seaborn

ライブラリのインポート

import seaborn as sns

データの読み込み
私のローカルマシンでデータセットを使用してデモを行うには、どのようにseabornは、各機能の配布を可視化するのに役立ちます参照してください.




これはMatplotlibとSeabornの関係を示しています.
結論
データの可視化は、仕事をするのは楽しいし、別のPythonライブラリで動作するようになるとプロットやグラフをより魅力的になります.シースルーを注意深く通過し、すべてのそれらのグラフやライブラリを使用して練習を確認します.一貫性は重要です.