Seaborn - Giới thiệu

Trong thế giới của Analytics, cách tốt nhất để có được thông tin chi tiết là trực quan hóa dữ liệu. Dữ liệu có thể được trực quan hóa bằng cách biểu diễn nó dưới dạng các ô rất dễ hiểu, dễ khám phá và nắm bắt. Dữ liệu này giúp thu hút sự chú ý của các yếu tố chính.

Để phân tích tập hợp dữ liệu bằng Python, chúng tôi sử dụng Matplotlib, một thư viện vẽ đồ thị 2D được triển khai rộng rãi. Tương tự như vậy, Seaborn là một thư viện trực quan hóa bằng Python. Nó được xây dựng trên Matplotlib.

Seaborn Vs Matplotlib

Người ta tóm tắt rằng nếu Matplotlib “cố gắng biến những điều dễ dàng trở nên dễ dàng và những điều khó khăn có thể”, thì Seaborn cũng cố gắng biến một tập hợp những điều khó khăn được xác định rõ ràng cũng trở nên dễ dàng.

Seaborn giúp giải quyết hai vấn đề lớn mà Matplotlib phải đối mặt; vấn đề là -

Tham số Matplotlib mặc định
Làm việc với khung dữ liệu

Khi Seaborn khen ngợi và mở rộng Matplotlib, đường cong học tập khá dần dần. Nếu bạn biết Matplotlib, bạn đã đi được một nửa chặng đường qua Seaborn.

Các tính năng quan trọng của Seaborn

Seaborn được xây dựng dựa trên thư viện trực quan hóa cốt lõi của Python Matplotlib. Nó có nghĩa là để phục vụ như một sự bổ sung, và không phải là một sự thay thế. Tuy nhiên, Seaborn đi kèm với một số tính năng rất quan trọng. Hãy để chúng tôi xem một vài trong số họ ở đây. Các tính năng trợ giúp trong -

Tích hợp các chủ đề để tạo kiểu đồ họa matplotlib
Trực quan hóa dữ liệu đơn biến và song biến
Phù hợp và hình dung các mô hình hồi quy tuyến tính
Lập đồ thị dữ liệu chuỗi thời gian thống kê
Seaborn hoạt động tốt với cấu trúc dữ liệu NumPy và Pandas
Nó đi kèm với các chủ đề tích hợp để tạo kiểu đồ họa Matplotlib

Trong hầu hết các trường hợp, bạn vẫn sẽ sử dụng Matplotlib để vẽ sơ đồ đơn giản. Kiến thức về Matplotlib được khuyến nghị để điều chỉnh các âm mưu mặc định của Seaborn.