Seaborn - Einführung

In der Welt der Analytik ist die Visualisierung der Daten der beste Weg, um Einblicke zu erhalten. Daten können visualisiert werden, indem sie als Diagramme dargestellt werden, die leicht zu verstehen, zu erkunden und zu erfassen sind. Solche Daten helfen dabei, die Aufmerksamkeit der Schlüsselelemente auf sich zu ziehen.

Um einen Datensatz mit Python zu analysieren, verwenden wir Matplotlib, eine weit verbreitete 2D-Plotbibliothek. Ebenso ist Seaborn eine Visualisierungsbibliothek in Python. Es ist auf Matplotlib gebaut.

Seaborn Vs Matplotlib

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Seaborn, wenn Matplotlib „versucht, einfache und schwierige Dinge einfach zu machen“, auch versucht, eine genau definierte Reihe schwieriger Dinge zu vereinfachen.

Seaborn hilft bei der Lösung der beiden Hauptprobleme, mit denen Matplotlib konfrontiert ist. Die Probleme sind -

Standardparameter von Matplotlib
Arbeiten mit Datenrahmen

Da Seaborn Matplotlib ergänzt und erweitert, verläuft die Lernkurve recht allmählich. Wenn Sie Matplotlib kennen, sind Sie bereits auf halbem Weg durch Seaborn.

Wichtige Merkmale von Seaborn

Seaborn basiert auf Pythons Kernvisualisierungsbibliothek Matplotlib. Es soll als Ergänzung und nicht als Ersatz dienen. Seaborn verfügt jedoch über einige sehr wichtige Funktionen. Lassen Sie uns hier einige davon sehen. Die Funktionen helfen in -

Eingebaute Themen für das Styling von Matplotlib-Grafiken
Visualisierung von univariaten und bivariaten Daten
Anpassung und Visualisierung linearer Regressionsmodelle
Zeichnen statistischer Zeitreihendaten
Seaborn funktioniert gut mit NumPy- und Pandas-Datenstrukturen
Es enthält integrierte Themen für die Gestaltung von Matplotlib-Grafiken

In den meisten Fällen verwenden Sie Matplotlib weiterhin zum einfachen Plotten. Die Kenntnis von Matplotlib wird empfohlen, um die Standarddiagramme von Seaborn zu optimieren.