Explication détaillée de seaborn, une bibliothèque de visualisation de données en Python

Explication détaillée de seaborn, une bibliothèque de visualisation de données en Python

Dans le domaine de la science des données, la visualisation des données est une compétence extrêmement importante. En tant que langage polyvalent, Python est devenu le premier choix de nombreux data scientists. Il existe de nombreuses bibliothèques de visualisation en Python, l'une des plus populaires est seaborn.

seaborn est une bibliothèque Python avancée de visualisation de données développée sur la base de la bibliothèque matplotlib. Il fournit une interface visuelle plus belle et plus simple, adaptée à l'analyse et à l'observation de données complexes.

seaborn fournit de nombreux outils de visualisation, notamment :

1. Tracé de distribution
2. Carte thermique
3. Tracé de régression linéaire
4. Tracé de distribution conjoint
5. Tracé statistique

Ensuite, nous analyserons ces outils de visualisation en détail.

1. Traçage de distribution

Le traçage de distribution est une technique de visualisation utilisée pour comprendre la distribution des données. Seaborn propose une variété de méthodes de dessin de distribution, notamment :

a Histogramme

L'histogramme est une méthode visuelle pour afficher la distribution des données. Il divise les données en un certain nombre d'intervalles, puis calcule la fréquence des données. chaque intervalle et tracez les fréquences dans le graphique. Dans Seaborn, vous pouvez utiliser la fonction distplot() pour dessiner un histogramme.

b. Estimation de la densité du noyau (KDE)

L'estimation de la densité du noyau est une méthode qui obtient la densité de probabilité de la distribution des données en lissant les données. Dans seaborn, vous pouvez utiliser la fonction kdeplot() pour dessiner un tracé KDE et vous pouvez ajouter une ligne KDE à l'histogramme.

c. Graphique linéaire

Un graphique linéaire est une technique de visualisation qui montre comment la quantité de données change à mesure qu'une variable change. Dans Seaborn, vous pouvez utiliser la fonction lineplot() pour dessiner un graphique linéaire.

2. Heat map

Heat map est une technologie de visualisation qui présente la matrice de données sous forme de blocs de couleurs. Dans Seaborn, vous pouvez utiliser la fonction heatmap() pour dessiner une carte thermique.

3. Tracé de régression linéaire

Un tracé de régression linéaire est une technique de visualisation utilisée pour montrer la relation entre deux variables. Dans Seaborn, vous pouvez utiliser la fonction regplot() pour tracer des tracés de régression linéaire.

4. Diagramme de distribution conjoint

Le diagramme de distribution conjoint est une technique de visualisation qui affiche simultanément la distribution de deux variables et la relation entre elles. Dans Seaborn, vous pouvez utiliser la fonction jointplot() pour dessiner un tracé de distribution conjoint.

5. Graphique statistique

Le graphique statistique est une technologie de visualisation qui affiche les caractéristiques statistiques des données. Dans Seaborn, vous pouvez utiliser la fonction countplot() pour dessiner des histogrammes et la fonction boxplot() pour dessiner des boîtes à moustaches, etc.

Lors de l'utilisation de seaborn pour la visualisation de données, certains prétraitements des données sont nécessaires, tels que la normalisation des données, le nettoyage des données, etc. De plus, vous devez également apprendre les principes de conception en dessin, comme la conception des étiquettes, des titres, etc. sur les axes horizontal et vertical.

Dans l'ensemble, seaborn est une bibliothèque de visualisation de données Python dotée de fonctions puissantes et d'une belle interface, qui peut aider les data scientists à comprendre rapidement et avec précision leurs données et à prendre les décisions correspondantes.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!