Was ist Seaborn in Python | Datenvisualisierung mit Seaborn
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- Rajiv Chandra
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Datenvisualisierung ist ein integraler Bestandteil von Data-Science-Projekten und Python bietet mehrere Bibliotheken dafür an. Eine solche Python-Datenvisualisierungsbibliothek, die immer beliebter wird, ist Seaborn. Seaborn ist eine Grafikbibliothek auf einem höheren Level, die auf der beliebten Visualisierungsbibliothek Matplotlib aufbaut. Seaborn hat ein moderneres Design als Matplotlib mit schönen Designentscheidungen und einer intuitiveren API. In diesem Anfängerleitfaden werden wir die Seaborn-Bibliothek vorstellen und ihre Funktionen für die Datenvisualisierung erkunden.
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PyGWalker ist ein Open-Source-Python-Projekt, das den Datenanalyse- und Visualisierungs-Workflow direkt in einer Jupyter Notebook-basierten Umgebung beschleunigen kann.
PyGWalker (opens in a new tab) verwandelt Ihr Pandas Dataframe (oder Polars Dataframe) in eine visuelle Benutzeroberfläche, in der Sie Variablen per Drag & Drop ziehen und ablegen können, um Diagramme einfach zu erstellen. Verwenden Sie einfach den folgenden Code:
pip install pygwalker
import pygwalker as pyg
gwalker = pyg.walk(df)Sie können PyGWalker jetzt mit diesen Online-Notebooks ausführen:
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Was ist Seaborn in Python und wie unterscheidet es sich von Matplotlib?
Seaborn ist eine Python-Datenvisualisierungsbibliothek, die auf Matplotlib aufbaut. Sie bietet eine benutzerfreundliche Oberfläche zur Erstellung schöner und aussagekräftiger statistischer Grafiken. Seaborn erleichtert die Erforschung und das Verständnis der Struktur Ihres Datensatzes, indem es eine Reihe bekannter Diagramme wie Heatmaps, Streudiagramme und Verteilungen bietet.
Während Matplotlib ein ausgezeichnetes Werkzeug zur Erstellung grundlegender Visualisierungen ist, sind seine Standardstile nicht besonders ästhetisch ansprechend. Seaborn adressiert dieses Problem, indem es eine Vielzahl von Stilen und Farbpaletten bereitstellt, mit denen sich benutzerdefinierte Visualisierungen in Publikationsqualität leicht erstellen lassen.
Seaborn bietet außerdem mehrere erweiterte Funktionen, die Matplotlib nicht hat, wie die Möglichkeit, komplexe statistische Zusammenhänge zu visualisieren und mit kategorischen Variablen zu arbeiten.
Welche Vorteile bietet die Verwendung von Seaborn für die Datenvisualisierung?
Seaborn bietet mehrere Vorteile, die es zu einer beliebten Wahl für die Datenvisualisierung machen:
1. Schöne und anpassbare Visualisierungen
Seaborn bietet verschiedene schöne und anpassbare Visualisierungsstile, mit denen sich Diagramme in Publikationsqualität leicht erstellen lassen. Seaborn verfügt außerdem über eingebaute Farbpaletten, die an spezifische Anforderungen angepasst werden können.
2. Unterstützung komplexer statistischer Zusammenhänge
Seaborn bietet verschiedene Plotting-Funktionen, mit denen komplexe statistische Zusammenhänge visualisiert werden können, um die Daten zu erforschen und zu verstehen.
3. Unterstützung für kategoriale Variablen
Seaborn bietet verschiedene Plotting-Funktionen, die speziell für die Arbeit mit kategorialen Variablen entwickelt wurden. Diese Funktionen erleichtern die Erforschung und das Verständnis von Beziehungen zwischen verschiedenen Datenkategorien.
4. Einfache Integration mit Pandas
Seaborn ist darauf ausgelegt, nahtlos mit Pandas zu funktionieren, einer leistungsstarken Datenmanipulationsbibliothek in Python. Diese Integration erleichtert die Arbeit mit und Visualisierung von Daten in einem Pandas DataFrame.
5. Kompatibilität mit Machine Learning-Bibliotheken
Seaborn lässt sich auch problemlos mit anderen Machine Learning-Bibliotheken wie Scikit-learn integrieren, wodurch es zu einer beliebten Wahl für den Aufbau von Machine Learning-Pipelines wird.
Welche Arten von Diagrammen können mit Seaborn generiert werden?
Seaborn bietet mehrere Plotting-Funktionen, mit denen verschiedene Arten von Diagrammen erstellt werden können. Einige der am häufigsten verwendeten Diagramme in Seaborn sind:
1. Heatmaps
Heatmaps sind eine grafische Darstellung von Daten, bei der die Werte in einer Matrix als Farben dargestellt werden. Seaborn bietet mehrere Funktionen zur Erstellung verschiedener Arten von Heatmaps.
2. Balkendiagramme
Balkendiagramme werden verwendet, um kategoriale Daten zu visualisieren. Seaborn bietet mehrere Balkendiagramm-Funktionen zur Erstellung verschiedener Arten von Balkendiagrammen.
3. Pairplots
Pairplots werden verwendet, um paargenaue Beziehungen zwischen verschiedenen Variablen in einem Datensatz zu visualisieren. Seaborn bietet eine pairplot-Funktion, mit der verschiedene Arten von Pairplots erstellt werden können.
4. Streudiagramme
Streudiagramme werden verwendet, um zu visualisieren, wie zwei Variablen in einem Datensatz miteinander zusammenhängen. Seaborn bietet mehrere Streudiagramm-Funktionen, mit denen verschiedene Arten von Streudiagrammen erstellt werden können.
5. Boxplots und Violinplots
Boxplots und Violinplots dienen dazu, die Verteilung von Daten in einem Datensatz zu visualisieren. Seaborn bietet mehrere Funktionen, mit denen verschiedene Arten von Boxplots und Violinplots erstellt werden können.
Was sind die obligatorischen Abhängigkeiten für die Verwendung von Seaborn?
Seaborn hat mehrere Abhängigkeiten, die installiert sein müssen, bevor es verwendet werden kann. Die obligatorischen Abhängigkeiten für Seaborn sind:
- Python-Version 3,6 oder höher.
- NumPy-Bibliothek.
- pandas-Bibliothek.
- Matplotlib-Bibliothek.
Wie kann Seaborn auf einem System installiert werden?
Seaborn kann auf einem System mit pip installiert werden, das ein Paketmanager für Python ist. Um Seaborn mit pip zu installieren, geben Sie den folgenden Befehl in Ihrem Terminalfenster ein:
pip install seabornAlternativ kann Seaborn auch mit conda installiert werden, das ein beliebter Paketmanager für Datenwissenschaftsbibliotheken ist. Um Seaborn mit conda zu installieren, geben Sie den folgenden Befehl in Ihrem Terminalfenster ein:
conda install seabornFazit
Seaborn ist eine leistungsstarke Datenvisualisierungsbibliothek in Python, die schöne und anpassbare Diagramme zur Erkundung und zum Verständnis Ihrer Daten zur Verfügung stellt. Seaborn ist einfach zu bedienen und bietet mehrere fortschrittliche Funktionen, die es zu einer beliebten Wahl für Datenwissenschaftler machen. Durch die Nutzung von Seaborn können Datenwissenschaftler ihre Daten schnell visualisieren und Erkenntnisse gewinnen, die sonst möglicherweise nicht offensichtlich gewesen wären.