Penjelasan terperinci tentang seaborn, perpustakaan visualisasi data dalam Python

Penjelasan terperinci tentang seaborn, perpustakaan visualisasi data dalam Python

Dalam bidang sains data, visualisasi data merupakan kemahiran yang sangat penting. Sebagai bahasa yang serba boleh, Python telah menjadi pilihan pertama ramai saintis data. Terdapat banyak perpustakaan visualisasi dalam Python, salah satu yang popular ialah seaborn.

seaborn ialah perpustakaan visualisasi data lanjutan Python yang dibangunkan berdasarkan perpustakaan matplotlib. Ia menyediakan antara muka visual yang lebih cantik dan ringkas, sesuai untuk menganalisis dan memerhati data yang kompleks.

seaborn menyediakan banyak alat visualisasi, termasuk:

1. Plot pengedaran
2. Peta haba
3. Plot regresi linear
4. Pengagihan bersama carta
5. Carta statistik

Seterusnya, kami akan menganalisis alat visualisasi ini secara terperinci.

1. Ploting Pengedaran

Ploting Pengedaran ialah teknik visualisasi yang digunakan untuk memahami pengedaran data. seaborn menyediakan pelbagai kaedah lukisan pengedaran, termasuk:

a. Histogram

Histogram ialah kaedah visual untuk memaparkan pengedaran data kepada bilangan selang tertentu, dan kemudian Kira kekerapan data dalam setiap selang dan plot frekuensi pada graf. Dalam seaborn, anda boleh menggunakan fungsi distplot() untuk melukis histogram.

b. Anggaran Ketumpatan Kernel (KDE)

Anggaran ketumpatan kernel ialah kaedah yang mendapatkan ketumpatan kebarangkalian taburan data dengan melicinkan data. Di seaborn, anda boleh menggunakan fungsi kdeplot() untuk melukis plot KDE, dan anda boleh menambah garisan KDE pada histogram.

c. Carta garisan

Carta garis ialah teknik visualisasi yang menunjukkan cara jumlah data berubah apabila pembolehubah berubah. Dalam seaborn, anda boleh menggunakan fungsi lineplot() untuk melukis carta garis.

2. Peta haba

Peta haba ialah teknik visualisasi yang mempersembahkan matriks data dalam bentuk blok warna. Di seaborn, anda boleh menggunakan fungsi heatmap() untuk melukis peta haba.

3. Plot Regresi Linear

Plot Regresi Linear ialah teknik visualisasi yang digunakan untuk menunjukkan hubungan antara dua pembolehubah. Di seaborn, anda boleh menggunakan fungsi regplot() untuk melukis plot regresi linear.

4. Plot pengedaran bersama

Plot pengedaran bersama ialah teknik visualisasi yang secara serentak memaparkan taburan dua pembolehubah dan hubungan antara mereka. Di seaborn, anda boleh menggunakan fungsi jointplot() untuk melukis plot pengedaran bersama.

5. Carta statistik

Carta statistik ialah teknologi visualisasi yang memaparkan ciri statistik data. Dalam seaborn, anda boleh menggunakan fungsi countplot() untuk melukis histogram, dan fungsi boxplot() untuk melukis plot kotak, dsb.

Apabila menggunakan seaborn untuk visualisasi data, beberapa prapemprosesan data diperlukan, seperti normalisasi data, pembersihan data, dsb. Selain itu, anda juga perlu mempelajari prinsip reka bentuk dalam lukisan, seperti reka bentuk label, tajuk, dan lain-lain pada paksi mendatar dan menegak.

Secara keseluruhannya, seaborn ialah perpustakaan visualisasi data Python dengan fungsi berkuasa dan antara muka yang cantik, yang boleh membantu saintis data memahami data mereka dengan cepat dan tepat serta membuat keputusan yang sepadan.

Atas ialah kandungan terperinci Penjelasan terperinci tentang seaborn, perpustakaan visualisasi data dalam Python. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!