Introducere în Seaborn

Introducere în vizualizarea datelor cu Seaborn

Content Team

DataCamp

Ce este Seaborn?

Bibliotecă Python pentru vizualizarea datelor
Creați ușor cele mai comune tipuri de grafice

Diagrame box pentru nota totală pe zi, diferențiate pe gen

¹ Waskom, M. L. (2021). seaborn: statistical data visualization. https://seaborn.pydata.org/

De ce este util Seaborn?

Imaginea unui flux de analiză a datelor

Avantajele Seaborn

Ușor de utilizat
Compatibil cu structurile de date pandas
Construit pe baza matplotlib

Primii pași

import seaborn as sns

import matplotlib.pyplot as plt

Samuel Norman Seaborn (sns)

Serialul TV „The West Wing"

Exemplul 1: Grafic de dispersie

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

height = [62, 64, 69, 75, 66, 
          68, 65, 71, 76, 73]
weight = [120, 136, 148, 175, 137,
          165, 154, 172, 200, 187]

sns.scatterplot(x=height, y=weight)

plt.show()

Grafic de dispersie: înălțime vs. greutate

Exemplul 2: Grafic de numărare

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

gender = ["Female", "Female", 
          "Female", "Female", 
          "Male", "Male", "Male", 
          "Male", "Male", "Male"]

sns.countplot(x=gender)

plt.show()

Grafic de numărare pe gen

Grafic de dispersie cu nuanțe negru și roșu

Grafic liniar cu markere și linii continue

Grafic de puncte pentru masculinitate cu nuanță

Grafic de dispersie: putere vs. consum, paletă secvențială

¹ Waskom, M. L. (2021). seaborn: statistical data visualization. https://seaborn.pydata.org/

Să exersăm!

Introducere în vizualizarea datelor cu Seaborn