Seaborn-はじめに

アナリティクスの世界では、洞察を得るための最良の方法は、データを視覚化することです。データは、理解、調査、把握が容易なプロットとして表すことで視覚化できます。このようなデータは、重要な要素の注意を引くのに役立ちます。

Pythonを使用して一連のデータを分析するには、広く実装されている2DプロットライブラリであるMatplotlibを使用します。同様に、SeabornはPythonの視覚化ライブラリです。Matplotlibの上に構築されています。

Seaborn対Matplotlib

Matplotlibが「簡単なことを簡単にし、難しいことを可能にしようとする」場合、Seabornは明確に定義された一連の難しいことも簡単にしようとします。

Seabornは、Matplotlibが直面する2つの主要な問題の解決に役立ちます。問題は-

• デフォルトのMatplotlibパラメーター
• データフレームの操作

SeabornがMatplotlibを補完および拡張するにつれて、学習曲線は非常に緩やかになります。Matplotlibをご存知の場合は、すでにSeabornの途中です。

Seabornの重要な機能

Seabornは、Pythonのコア視覚化ライブラリMatplotlibの上に構築されています。これは補完として機能することを意図しており、代替として機能することはありません。ただし、Seabornにはいくつかの非常に重要な機能があります。ここでそれらのいくつかを見てみましょう。機能は-に役立ちます

• matplotlibグラフィックをスタイリングするための組み込みテーマ
• 一変量および二変量データの視覚化
• 線形回帰モデルの適合と視覚化
• 統計的時系列データのプロット
• SeabornはNumPyとPandasのデータ構造でうまく機能します
• Matplotlibグラフィックをスタイリングするための組み込みテーマが付属しています

ほとんどの場合、単純なプロットには引き続きMatplotlibを使用します。Seabornのデフォルトのプロットを微調整するには、Matplotlibの知識をお勧めします。