Seaborn परिचय

इंटरमीडिएट Data Visualization with Seaborn

Chris Moffitt

Instructor

Python Visualization लैंडस्केप

Python की visualization लैंडस्केप जटिल है और भारी लग सकती है

Python Visualization Landscape

Matplotlib

matplotlib Seaborn के विज़ुअलाइज़ेशन के लिए बेस बिल्डिंग ब्लॉक्स देता है
इसे अकेले भी डेटा प्लॉट करने के लिए उपयोग किया जा सकता है

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

df = pd.read_csv("wines.csv")

fig, ax = plt.subplots()
ax.hist(df['alcohol'])

Matplotlib histogram example

Pandas

pandas डेटा विश्लेषण के लिए एक मूलभूत लाइब्रेरी है
यह बेसिक plotting क्षमता भी देता है

import pandas as pd

df = pd.read_csv("wines.csv")
df['alcohol'].plot.hist()

Pandas histogram example

Seaborn

Seaborn जटिल डेटा विज़ुअलाइज़ेशन सपोर्ट करता है
यह matplotlib पर बना है और pandas dataframes के साथ बेहतरीन काम करता है

Seaborn histplot

histplot पहले दिखाए गए histogram जैसा है
डिफ़ॉल्ट रूप से histogram बनाता है, लेकिन अन्य जटिल प्लॉट भी बना सकता है

import seaborn as sns

sns.histplot(df['alcohol'])

Seaborn histplot example

Seaborn displot

displot वितरण प्लॉट्स के लिए histplot और अन्य फंक्शंस का लाभ उठाता है
डिफ़ॉल्ट रूप से histogram बनाता है, पर अन्य प्लॉट प्रकार भी बना सकता है

import seaborn as sns

sns.displot(df['alcohol'], kind='kde')

Seaborn displot example

pandas Histogram बनाम Displot

Pandas histogram
```
df['alcohol'].plot.hist()
```
- ऑब्ज़र्वेशंस की वास्तविक आवृत्ति
- बार्स की कोई outline नहीं
- चौड़े bins
- x-axis लेबल नहीं

Seaborn displot
```
sns.displot(df['alcohol'])
```
- x-axis पर ऑटो लेबल
- muted color palette
- साफ-सुथरा प्लॉट

अभ्यास करते हैं!

इंटरमीडिएट Data Visualization with Seaborn

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