Detaillierte Erklärung von Seaborn, einer Datenvisualisierungsbibliothek in Python
Im Bereich der Datenwissenschaft ist Datenvisualisierung eine äußerst wichtige Fähigkeit. Als vielseitige Sprache ist Python für viele Datenwissenschaftler zur ersten Wahl geworden. Es gibt viele Visualisierungsbibliotheken in Python, eine der beliebtesten ist Seaborn.
seaborn ist eine erweiterte Python-Datenvisualisierungsbibliothek, die auf der Grundlage der Matplotlib-Bibliothek entwickelt wurde. Es bietet eine schönere und einfachere visuelle Oberfläche, die sich zum Analysieren und Beobachten komplexer Daten eignet.
seaborn bietet viele Visualisierungstools, darunter:
Als nächstes werden wir diese Visualisierungstools im Detail analysieren.
Verteilungsdiagramm ist eine Visualisierungstechnik, die verwendet wird, um die Verteilung von Daten zu verstehen. Seaborn bietet eine Vielzahl von Verteilungszeichnungsmethoden, darunter:
a. Histogramm
Das Histogramm ist eine visuelle Methode zur Anzeige der Datenverteilung. Es unterteilt die Daten in eine bestimmte Anzahl von Intervallen und berechnet dann die Häufigkeit der Daten jedes Intervall und tragen Sie die Häufigkeiten in das Diagramm ein. In Seaborn können Sie die Funktion distplot() verwenden, um ein Histogramm zu zeichnen.
b. Kernel Density Estimation (KDE)
Die Kernel Density Estimation ist eine Methode, die die Wahrscheinlichkeitsdichte der Datenverteilung durch Glättung der Daten ermittelt. In Seaborn können Sie mit der Funktion kdeplot() einen KDE-Plot zeichnen und dem Histogramm eine KDE-Linie hinzufügen.
c. Liniendiagramm
Ein Liniendiagramm ist eine Visualisierungstechnik, die zeigt, wie sich die Datenmenge ändert, wenn sich eine Variable ändert. In Seaborn können Sie die Funktion lineplot() verwenden, um ein Liniendiagramm zu zeichnen.
Heatmap ist eine Visualisierungstechnologie, die die Datenmatrix in Form von Farbblöcken darstellt. In Seaborn können Sie die Funktion heatmap() verwenden, um eine Wärmekarte zu zeichnen.
Ein lineares Regressionsdiagramm ist eine Visualisierungstechnik, mit der die Beziehung zwischen zwei Variablen dargestellt wird. In Seaborn können Sie die Funktion regplot() verwenden, um lineare Regressionsdiagramme zu zeichnen.
Das gemeinsame Verteilungsdiagramm ist eine Visualisierungstechnik, die gleichzeitig die Verteilung zweier Variablen und die Beziehung zwischen ihnen anzeigt. In Seaborn können Sie die Funktion jointplot() verwenden, um ein gemeinsames Verteilungsdiagramm zu zeichnen.
Statistisches Diagramm ist eine Visualisierungstechnologie, die die statistischen Eigenschaften von Daten anzeigt. In Seaborn können Sie die Funktion countplot() zum Zeichnen von Histogrammen und die Funktion boxplot() zum Zeichnen von Boxplots usw. verwenden.
Bei der Verwendung von Seaborn zur Datenvisualisierung ist eine gewisse Vorverarbeitung der Daten erforderlich, z. B. Datennormalisierung, Datenbereinigung usw. Darüber hinaus müssen Sie auch die Gestaltungsprinzipien im Zeichnen erlernen, beispielsweise die Gestaltung von Beschriftungen, Titeln usw. auf der horizontalen und vertikalen Achse.
Alles in allem ist Seaborn eine Python-Datenvisualisierungsbibliothek mit leistungsstarken Funktionen und einer schönen Benutzeroberfläche, die Datenwissenschaftlern dabei helfen kann, ihre Daten schnell und genau zu verstehen und entsprechende Entscheidungen zu treffen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonAusführliche Erklärung von Seaborn, einer Datenvisualisierungsbibliothek in Python. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
