07/07/2021 01:57 Nội dung chính
Python là một trong những ngôn ngữ lập trình có nhiều thư viện và framework vô cùng mạnh mẽ. Trong số đó, có Seaborn, là một thư viện trực quan hóa dữ liệu thống trị, là một lý do khác để các lập trình viên hoàn thành các dự án một cách hiệu quả. Trong hướng dẫn sử dụng Seaborn cho Python này, bạn sẽ nắm rõ trong lòng bàn tay các kiến thức về trực quan hóa dữ liệu bằng cách sử dụng Seaborn.
Tại sao sử dụng Python Seaborn?
So sánh Python Seaborn vs Matplotlib:
- Cách cài đặt Python Seaborn
- Cài đặt Python Seaborn Dependencies:
- Các chức năng vẽ sơ đồ
- Lập đồ thị với dữ liệu phân loại:
- Python là một trong những ngôn ngữ lập trình có nhiều thư viện và framework vô cùng mạnh mẽ. Trong số đó, có Seaborn, là một thư viện trực quan hóa dữ liệu thống trị, là một lý do khác để các lập trình viên hoàn thành các dự án một cách hiệu quả. Trong hướng dẫn sử dụng Seaborn cho Python này, bạn sẽ nắm rõ trong lòng bàn tay các kiến thức về trực quan hóa dữ liệu bằng cách sử dụng Seaborn.
Như đã đề cập trước đó, thư viện Python Seaborn được sử dụng để giảm bớt nhiệm vụ trực quan hóa dữ liệu đầy thách thức và nó dựa trên Matplotlib. Seaborn cho phép tạo đồ họa thống kê thông qua các chức năng sau:
So sánh Python Seaborn vs Matplotlib:
Cách cài đặt Python Seaborn
Cài đặt Python Seaborn Dependencies:
- Các chức năng vẽ sơ đồ
- Lập đồ thị với dữ liệu phân loại:
Python là một trong những ngôn ngữ lập trình có nhiều thư viện và framework vô cùng mạnh mẽ. Trong số đó, có Seaborn, là một thư viện trực quan hóa dữ liệu thống trị, là một lý do khác để các lập trình viên hoàn thành các dự án một cách hiệu quả. Trong hướng dẫn sử dụng Seaborn cho Python này, bạn sẽ nắm rõ trong lòng bàn tay các kiến thức về trực quan hóa dữ liệu bằng cách sử dụng Seaborn.Các loại toán tử trong Pythonlập trình viên nào cũng cần nằm lòng
Cách cài đặt Python Seaborn
Cài đặt Python Seaborn Dependencies:
Các chức năng vẽ sơ đồLập đồ thị với dữ liệu phân loại:
Python là một trong những ngôn ngữ lập trình có nhiều thư viện và framework vô cùng mạnh mẽ. Trong số đó, có Seaborn, là một thư viện trực quan hóa dữ liệu thống trị, là một lý do khác để các lập trình viên hoàn thành các dự án một cách hiệu quả. Trong hướng dẫn sử dụng Seaborn cho Python này, bạn sẽ nắm rõ trong lòng bàn tay các kiến thức về trực quan hóa dữ liệu bằng cách sử dụng Seaborn.Như đã đề cập trước đó, thư viện Python Seaborn được sử dụng để giảm bớt nhiệm vụ trực quan hóa dữ liệu đầy thách thức và nó dựa trên Matplotlib. Seaborn cho phép tạo đồ họa thống kê thông qua các chức năng sau:
Một API dựa trên tập dữ liệu cho phép so sánh giữa nhiều biến Khóa học lập trình Python
Cài đặt Python Seaborn Dependencies:
- Các chức năng vẽ sơ đồ
- Lập đồ thị với dữ liệu phân loại:
- Python là một trong những ngôn ngữ lập trình có nhiều thư viện và framework vô cùng mạnh mẽ. Trong số đó, có Seaborn, là một thư viện trực quan hóa dữ liệu thống trị, là một lý do khác để các lập trình viên hoàn thành các dự án một cách hiệu quả. Trong hướng dẫn sử dụng Seaborn cho Python này, bạn sẽ nắm rõ trong lòng bàn tay các kiến thức về trực quan hóa dữ liệu bằng cách sử dụng Seaborn.
- Như đã đề cập trước đó, thư viện Python Seaborn được sử dụng để giảm bớt nhiệm vụ trực quan hóa dữ liệu đầy thách thức và nó dựa trên Matplotlib. Seaborn cho phép tạo đồ họa thống kê thông qua các chức năng sau:
Một API dựa trên tập dữ liệu cho phép so sánh giữa nhiều biến
Hỗ trợ lưới nhiều ô để dễ dàng xây dựng các hình ảnh trực quan phức tạp
1 2 | Hình ảnh hóa đơn biến và lưỡng biến có sẵn để so sánh giữa các tập hợp con dữ liệu sns.get_dataset_names[] |
Có sẵn các bảng màu khác nhau để hiển thị các loại mẫu khác nhau
Dự toán và âm mưu tuyến tính hồi quy tự động
Vì vậy, nếu bạn đang tự hỏi tại sao sử dụng Seaborn khi bạn đã có Matplotlib, thì đây là câu trả lời cho nó. tạo đồng hồ báo thức bằng ngôn ngữ Python
Các chức năng vẽ sơ đồ
Lập đồ thị với dữ liệu phân loại:
Python là một trong những ngôn ngữ lập trình có nhiều thư viện và framework vô cùng mạnh mẽ. Trong số đó, có Seaborn, là một thư viện trực quan hóa dữ liệu thống trị, là một lý do khác để các lập trình viên hoàn thành các dự án một cách hiệu quả. Trong hướng dẫn sử dụng Seaborn cho Python này, bạn sẽ nắm rõ trong lòng bàn tay các kiến thức về trực quan hóa dữ liệu bằng cách sử dụng Seaborn.
Như đã đề cập trước đó, thư viện Python Seaborn được sử dụng để giảm bớt nhiệm vụ trực quan hóa dữ liệu đầy thách thức và nó dựa trên Matplotlib. Seaborn cho phép tạo đồ họa thống kê thông qua các chức năng sau:Một API dựa trên tập dữ liệu cho phép so sánh giữa nhiều biến
- Hỗ trợ lưới nhiều ô để dễ dàng xây dựng các hình ảnh trực quan phức tạp
- Hình ảnh hóa đơn biến và lưỡng biến có sẵn để so sánh giữa các tập hợp con dữ liệu
Có sẵn các bảng màu khác nhau để hiển thị các loại mẫu khác nhau
1 2 3 4 5 | Dự toán và âm mưu tuyến tính hồi quy tự động Vì vậy, nếu bạn đang tự hỏi tại sao sử dụng Seaborn khi bạn đã có Matplotlib, thì đây là câu trả lời cho nó. “Nếu Matplotlib“ cố gắng biến những điều dễ dàng trở nên dễ dàng và những điều khó thành có thể ”, thì seaborn cũng cố gắng làm cho một tập hợp những điều khó khăn được xác định rõ ràng cũng trở nên dễ dàng” - Michael Waskom [Nhà sáng lập Seaborn]. Hình ảnh hóa đơn biến và lưỡng biến có sẵn để so sánh giữa các tập hợp con dữ liệu sns.set[style="darkgrid"] |
Có sẵn các bảng màu khác nhau để hiển thị các loại mẫu khác nhau
Hỗ trợ lưới nhiều ô để dễ dàng xây dựng các hình ảnh trực quan phức tạp
1 2 | Hình ảnh hóa đơn biến và lưỡng biến có sẵn để so sánh giữa các tập hợp con dữ liệu Có sẵn các bảng màu khác nhau để hiển thị các loại mẫu khác nhau |
Dự toán và âm mưu tuyến tính hồi quy tự động
Vì vậy, nếu bạn đang tự hỏi tại sao sử dụng Seaborn khi bạn đã có Matplotlib, thì đây là câu trả lời cho nó.
Hỗ trợ lưới nhiều ô để dễ dàng xây dựng các hình ảnh trực quan phức tạp
1 2 | Hình ảnh hóa đơn biến và lưỡng biến có sẵn để so sánh giữa các tập hợp con dữ liệu Có sẵn các bảng màu khác nhau để hiển thị các loại mẫu khác nhau |
Bạn sẽ thấy kết quả sau:
Output:
Tuy nhiên, có rất nhiều tùy chỉnh khác mà bạn có thể thử như màu sắc, kiểu dáng, kích thước, v.v. Bạn có thể thay đổi màu trong ví dụ sau:
Ví dụ:
1 2 3 | sns.set[style="darkgrid"] f = sns.load_dataset["flights"] sns.relplot[x="passengers", y="month", hue="year",palette="ch:r=-.5,l=.75", data=f]; |
Output:
lineplot []:
Chức năng này sẽ cho phép bạn vẽ một đường liên tục cho dữ liệu của bạn. Bạn có thể sử dụng chức năng này bằng cách thay đổi tham số 'kind' như sau:
Ví dụ:
1 2 3 | a=pd.DataFrame[{'Day':[1,2,3,4,5,6,7],'Grocery':[30,80,45,23,51,46,76],'Clothes':[13,40,34,23,54,67,98],'Utensils':[12,32,27,56,87,54,34]},index=[1,2,3,4,5,6,7]] f = sns.load_dataset["flights"] g.fig.autofmt_xdate[] |
Output:
sns.relplot[x="passengers", y="month", hue="year",palette="ch:r=-.5,l=.75", data=f];
lineplot []:
Chức năng này sẽ cho phép bạn vẽ một đường liên tục cho dữ liệu của bạn. Bạn có thể sử dụng chức năng này bằng cách thay đổi tham số 'kind' như sau:
g = sns.relplot[x="Day", y="Clothes", kind="line", data=a]
Mặc định cho lineplot là y như một hàm của x. Tuy nhiên, nó có thể được thay đổi nếu bạn muốn. Có rất nhiều tùy chọn khác mà bạn có thể thử thêm.
Bây giờ chúng ta hãy xem cách lập biểu đồ dữ liệu phân loại.
- Lập đồ thị với dữ liệu phân loại:
- Cách tiếp cận này đi vào hình ảnh khi biến chính của chúng ta được chia thành các nhóm rời rạc [phân loại]. Điều này có thể đạt được bằng cách sử dụng hàm catplot [].
- catplot []:
Đây là một hàm ở mức hình như relplot []. Nó có thể được đặc trưng bởi ba họ hàm cấp trục cụ thể là:
Ví dụ:
1 2 3 4 5 | f = sns.load_dataset["flights"] sns.relplot[x="passengers", y="month", hue="year",palette="ch:r=-.5,l=.75", data=f]; lineplot []: Chức năng này sẽ cho phép bạn vẽ một đường liên tục cho dữ liệu của bạn. Bạn có thể sử dụng chức năng này bằng cách thay đổi tham số 'kind' như sau: g = sns.relplot[x="Day", y="Clothes", kind="line", data=a] |
Output:
Mặc định cho lineplot là y như một hàm của x. Tuy nhiên, nó có thể được thay đổi nếu bạn muốn. Có rất nhiều tùy chọn khác mà bạn có thể thử thêm.
Ví dụ:
1 2 3 4 5 | f = sns.load_dataset["flights"] sns.relplot[x="passengers", y="month", hue="year",palette="ch:r=-.5,l=.75", data=f]; lineplot []: Chức năng này sẽ cho phép bạn vẽ một đường liên tục cho dữ liệu của bạn. Bạn có thể sử dụng chức năng này bằng cách thay đổi tham số 'kind' như sau: g = sns.relplot[x="Day", y="Clothes", kind="line", data=a] |
Output:
Mặc định cho lineplot là y như một hàm của x. Tuy nhiên, nó có thể được thay đổi nếu bạn muốn. Có rất nhiều tùy chọn khác mà bạn có thể thử thêm.
Bây giờ chúng ta hãy xem cách lập biểu đồ dữ liệu phân loại.Viện công nghệ thông tin T3H bạn nhé!