Seaborn - Présentation

Dans le monde d'Analytics, la meilleure façon d'obtenir des informations est de visualiser les données. Les données peuvent être visualisées en les représentant sous forme de tracés faciles à comprendre, à explorer et à saisir. Ces données aident à attirer l'attention sur des éléments clés.

Pour analyser un ensemble de données à l'aide de Python, nous utilisons Matplotlib, une bibliothèque de traçage 2D largement implémentée. De même, Seaborn est une bibliothèque de visualisation en Python. Il est construit sur Matplotlib.

Seaborn Vs Matplotlib

On résume que si Matplotlib «essaie de rendre les choses faciles faciles et les choses difficiles possibles», Seaborn essaie également de rendre facile un ensemble bien défini de choses difficiles. »

Seaborn aide à résoudre les deux problèmes majeurs rencontrés par Matplotlib; les problèmes sont -

• Paramètres Matplotlib par défaut
• Travailler avec des blocs de données

Comme Seaborn complimente et prolonge Matplotlib, la courbe d'apprentissage est assez progressive. Si vous connaissez Matplotlib, vous êtes déjà à mi-chemin de Seaborn.

Caractéristiques importantes de Seaborn

Seaborn repose sur la bibliothèque de visualisation principale de Python Matplotlib. Il est censé servir de complément et non de remplacement. Cependant, Seaborn est livré avec des fonctionnalités très importantes. Voyons quelques-uns d'entre eux ici. Les fonctionnalités aident à -

• Thèmes intégrés pour styliser les graphiques matplotlib
• Visualisation des données univariées et bivariées
• Ajustement et visualisation des modèles de régression linéaire
• Tracer des données de séries chronologiques statistiques
• Seaborn fonctionne bien avec les structures de données NumPy et Pandas
• Il est livré avec des thèmes intégrés pour styliser les graphiques Matplotlib

Dans la plupart des cas, vous utiliserez toujours Matplotlib pour un traçage simple. La connaissance de Matplotlib est recommandée pour modifier les graphiques par défaut de Seaborn.