Seaborn - Giriş
Analytics dünyasında içgörü elde etmenin en iyi yolu verileri görselleştirmektir. Veriler, anlaşılması, araştırılması ve kavranması kolay grafikler olarak temsil edilerek görselleştirilebilir. Bu tür veriler, kilit unsurların dikkatini çekmeye yardımcı olur.
Python kullanarak bir dizi veriyi analiz etmek için, yaygın olarak uygulanan bir 2D çizim kitaplığı olan Matplotlib'den yararlanıyoruz. Aynı şekilde Seaborn, Python'da bir görselleştirme kitaplığıdır. Matplotlib üzerine inşa edilmiştir.
Seaborn Vs Matplotlib
Matplotlib "kolay şeyleri kolaylaştırmaya ve zor şeyleri mümkün kılmaya çalışırsa", Seaborn da iyi tanımlanmış bir dizi zor şeyi kolaylaştırmaya çalışır. "
Seaborn, Matplotlib'in karşılaştığı iki büyük sorunun çözülmesine yardımcı oluyor; sorunlar -
- Varsayılan Matplotlib parametreleri
- Veri çerçeveleriyle çalışma
Seaborn, Matplotlib'i övdüğü ve genişlettiği gibi, öğrenme eğrisi oldukça kademeli. Matplotlib'i biliyorsanız, zaten Seaborn'un yarısına geldiniz.
Seaborn'un Önemli Özellikleri
Seaborn, Python'un temel görselleştirme kütüphanesi Matplotlib üzerine inşa edilmiştir. Bunun yerine bir tamamlayıcı olarak hizmet etmesi amaçlanmıştır. Ancak Seaborn bazı çok önemli özelliklerle geliyor. Bir kaçını burada görelim. Özellikler yardımcı olur -
- Matplotlib grafiklerini şekillendirmek için yerleşik temalar
- Tek değişkenli ve iki değişkenli verileri görselleştirme
- Doğrusal regresyon modellerine uydurma ve görselleştirme
- İstatistiksel zaman serisi verilerini çizme
- Seaborn, NumPy ve Pandas veri yapılarıyla iyi çalışır
- Matplotlib grafiklerini şekillendirmek için yerleşik temalarla birlikte gelir
Çoğu durumda, basit çizim için Matplotlib'i kullanmaya devam edeceksiniz. Matplotlib bilgisi, Seaborn'un varsayılan planlarını değiştirmek için önerilir.