Seaborn - บทนำ

ในโลกของ Analytics วิธีที่ดีที่สุดในการรับข้อมูลเชิงลึกคือการแสดงภาพข้อมูล ข้อมูลสามารถมองเห็นได้โดยแสดงเป็นพล็อตที่เข้าใจง่ายสำรวจและเข้าใจ ข้อมูลดังกล่าวช่วยในการดึงความสนใจขององค์ประกอบหลัก

ในการวิเคราะห์ชุดข้อมูลโดยใช้ Python เราใช้ Matplotlib ซึ่งเป็นไลบรารีการลงจุด 2D ที่ใช้กันอย่างแพร่หลาย ในทำนองเดียวกัน Seaborn เป็นไลบรารีการแสดงภาพใน Python มันถูกสร้างขึ้นบน Matplotlib

Seaborn Vs Matplotlib

สรุปได้ว่าถ้า Matplotlib“ พยายามทำให้สิ่งที่ง่ายง่ายและยากเป็นไปได้” Seaborn ก็พยายามที่จะสร้างชุดเรื่องยาก ๆ ที่กำหนดไว้อย่างชัดเจนให้เป็นเรื่องง่ายเช่นกัน”

Seaborn ช่วยแก้ไขปัญหาสำคัญสองประการที่ Matplotlib ประสบ ปัญหาคือ -

พารามิเตอร์ Matplotlib เริ่มต้น
การทำงานกับเฟรมข้อมูล

ในขณะที่ Seaborn ชมเชยและขยาย Matplotlib เส้นโค้งการเรียนรู้ค่อนข้างค่อยเป็นค่อยไป ถ้าคุณรู้จัก Matplotlib คุณก็มาถึง Seaborn ได้ครึ่งทางแล้ว

คุณสมบัติที่สำคัญของ Seaborn

Seaborn สร้างขึ้นจาก Matplotlib ไลบรารีการแสดงภาพหลักของ Python มีขึ้นเพื่อใช้เป็นส่วนเสริมไม่ใช่ทดแทน อย่างไรก็ตาม Seaborn มาพร้อมกับคุณสมบัติที่สำคัญบางอย่าง ให้เราดูบางส่วนของพวกเขาที่นี่ คุณสมบัติช่วยใน -

สร้างขึ้นในธีมสำหรับการจัดแต่งทรงผมกราฟิก matplotlib
แสดงภาพข้อมูลที่ไม่แปรผันและสองตัวแปร
การติดตั้งและแสดงภาพแบบจำลองการถดถอยเชิงเส้น
การพล็อตข้อมูลอนุกรมเวลาทางสถิติ
Seaborn ทำงานได้ดีกับโครงสร้างข้อมูล NumPy และ Pandas
มาพร้อมกับธีมในตัวสำหรับจัดแต่งทรงผมกราฟิก Matplotlib

ในกรณีส่วนใหญ่คุณจะยังคงใช้ Matplotlib สำหรับการวางแผนอย่างง่าย ขอแนะนำให้ใช้ความรู้ Matplotlib เพื่อปรับแต่งแผนการเริ่มต้นของ Seaborn