Вступ до Seaborn

Середній рівень візуалізації даних із Seaborn

Chris Moffitt

Instructor

Ландшафт візуалізації в Python

Ландшафт візуалізації в Python складний і може збивати з пантелику

Ландшафт візуалізації в Python

Matplotlib

matplotlib надає базові блоки для візуалізацій Seaborn
Його також можна використовувати напряму для побудови графіків

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

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

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

Приклад гістограми в Matplotlib

Pandas

pandas — базова бібліотека для аналізу даних
Також підтримує базові можливості побудови графіків

import pandas as pd

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

Приклад гістограми в Pandas

Seaborn

Seaborn підтримує складні візуалізації даних
Побудований на matplotlib і найкраще працює з датафреймами pandas

Seaborn histplot

histplot подібний до гістограм у попередніх прикладах
Типово створює гістограму, але може будувати й інші складні графіки

import seaborn as sns

sns.histplot(df['alcohol'])

Приклад histplot у Seaborn

Seaborn displot

displot використовує histplot та інші функції для розподілів
Типово створює гістограму, але може будувати й інші типи графіків

import seaborn as sns

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

Приклад displot у Seaborn

Гістограма в pandas проти Displot

Гістограма в pandas
```
df['alcohol'].plot.hist()
```
- Фактична частота спостережень
- Без обрису стовпчиків
- Широкі біни
- Без підпису осі x

Seaborn displot
```
sns.displot(df['alcohol'])
```
- Автоматичний підпис осі x
- Приглушена палітра кольорів
- Чистіший графік

Давайте потренуємось!

Середній рівень візуалізації даних із Seaborn

Preparing Video For Download...