Introduktion till Seaborn

Introduktion till datavisualisering med Seaborn

Content Team

DataCamp

Vad är Seaborn?

Pythonbibliotek för datavisualisering
Skapa de vanligaste diagramtyperna enkelt

Lådagram över totalt belopp per veckodag, uppdelat på man och kvinna

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

Varför är Seaborn användbart?

Bild på ett arbetsflöde för dataanalys

Fördelar med Seaborn

Enkelt att använda
Fungerar bra med pandas datastrukturer
Bygger på matplotlib

Kom igång

import seaborn as sns

import matplotlib.pyplot as plt

Samuel Norman Seaborn (sns)

TV-serien "The West Wing"

Exempel 1: Punktdiagram

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()

Punktdiagram över längd och vikt

Exempel 2: Skapa ett frekvensdiagram

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()

Frekvensdiagrm över kön

Punktdiagram med svarta och röda nyansfärger

Linjediagram med markörer och heldragna linjer

Punktdiagram över maskulinitet med nyans

Punktdiagram över hästkrafter och mpg med sekventiell palett

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

Nu kör vi en övning!

Introduktion till datavisualisering med Seaborn