Підсумуємо все разом

Вступ до візуалізації даних із Seaborn

Content Team

DataCamp

Початок роботи

Щоб імпортувати Seaborn:

import seaborn as sns

Щоб імпортувати Matplotlib:

import matplotlib.pyplot as plt

Щоб показати графік:

plt.show()

sns.relplot(x="x_variable_name", 
            y="y_variable_name", 
            data=pandas_df, 
            kind="scatter")

Показують розподіл кількісної змінної в категоріях, визначених категоріальною змінною
Приклади: стовпчикові, підрахункові, коробкові, точкові діаграми

sns.catplot(x="x_variable_name", 
            y="y_variable_name", 
            data=pandas_df, 
            kind="bar")

Параметр hue створює підгрупи, які відображаються різними кольорами на одному графіку.

Точкова діаграма з hue

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

Параметри row та/або col у relplot() або catplot() створюють підгрупи на окремих підграфіках.

Точкова діаграма з підграфіками

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

Object Type	Plot Types	How to Add Title
`FacetGrid`	`relplot()`, `catplot()`	`g.figure.suptitle()`
`AxesSubplot`	`scatterplot()`, `countplot()`, etc.	`g.set_title()`

Додайте підписи осей x та y:

g.set(xlabel="new x-axis label",
      ylabel="new y-axis label")

Поверніть підписи поділок осі x:

plt.xticks(rotation=90)

Вступ до візуалізації даних із Seaborn