¿Estás cansado de ver gráficos aburridos en las reuniones? ¡Es hora de cambiar la hoja! En la era digital, la presentación de los datos puede ser la clave del éxito. Los gráficos simples ya no son suficientes; Todos queremos opiniones para atraer la atención y transmitir el mensaje claro.
Aquí está Seborn, la biblioteca de Python que transforma sus datos en algo realmente especial. Ya sea que esté al comienzo del camino o que ya tenga algo de experiencia, Seababorn le brinda todas las herramientas necesarias para que la información brille. Con su ayuda, puede crear gráficos que no solo tengan una buena apariencia, sino que también hacen que los datos sean fáciles de entender.
¿Qué es Seababorn?
Según el sitio web de Seaborn, esta biblioteca se utiliza para la creación de infografías estadísticas atractivas e de información. Seababorn ofrece una interfaz de alto nivel para la creación de información y gráficos interesantes utilizando datos dentro del marco de datos de Pandas.
Historia de margen
Seababorn fue creada por Michael Waskom en 2010, como parte de su proyecto de doctorado en la Universidad de California, Irvine. Inicialmente, Seababorn se creó para ser un conjunto de funciones de alto nivel para Matplotlib, lo que permitirá gráficos más atractivos y de información para el análisis de datos.
Con el tiempo, Seababorn se ha convertido en una librería de visualización de datos independiente, con sus funciones y métodos. Seababorn se desarrolla y mejora constantemente, con nuevas funciones y adiciones agregadas en cada versión.
Tipos de gráficos en Seaborn
- Gráficos de dispersión: Se utilizan para ver la relación entre dos variables continuas. Estos son útiles para identificar las correlaciones entre variables e identificar puntos de datos atípicos. Seababorn ofrece funciones para crear gráficos de dispersión con una línea de regresión y una cinta de confianza.
- Diagramas de línea: Se utilizan para ver las tendencias de datos con el tiempo o basadas en otra variable continua. Estos son útiles para ver el crecimiento o la disminución de los datos a lo largo del tiempo e identificar los modelos. Seababorn ofrece funciones para crear líneas con líneas múltiples y agregar sombras para indicar el intervalo de confianza.
- Diagramas e histogramas de barras: Se utilizan para representar datos categóricos y datos continuos, respectivamente. Los diagramas de barras se utilizan para comparar los valores de una variable en diferentes categorías, mientras que los histogramas se utilizan para ver la distribución de datos continuos. Seababorn ofrece funciones para crear gráficos de barras de barras múltiples y agregar etiquetas para indicar valores. Para los histogramas, Seababorn ofrece funciones para ajustar el número de tiras y agregar una densidad de la curva de ajuste.
- Diagrama de violín: Se utilizan para ver la distribución de datos continuos. Estos son similares a los histogramas, pero ofrecen una representación más precisa de la densidad de datos. Los diagramas de violín combinan un histograma con un diagrama de densidad. Seababorn ofrece funciones para crear diagramas de violín con múltiples violines y agregar etiquetas para indicar valores. Estos son los tipos más utilizados de gráficos en Seabran. Cada diagrama tiene sus propias características y ventajas para que pueda elegir el tipo correcto para sus datos.
¿Cómo personalizar los gráficos?
Si desea personalizar los gráficos creados con Seabran, tiene una serie de opciones para que se vean exactamente como desee. En esta sección, discutiremos algunos métodos simples para personalizar los gráficos.
Estilos y paletas de colores
Seababorn tiene algunos estilos predefinidos para ayudarlo a personalizar la apariencia de sus gráficos. Puede elegir un estilo particular para que sus gráficos sean más fáciles de leer o para darles una apariencia más atractiva.
Para cambiar el estilo de un gráfico, puede usar la función set_style () Y puede elegir entre las siguientes opciones:
- De color oscuro
- Whivterid
- oscuro
- blanco
- ticas
La biblioteca también está equipada con paleta de colores predefinidos, que se pueden usar para personalizar los colores de sus gráficos. Puede elegir entre los predefinidos o puede crear el suyo.
Agrega etiquetas y títulos
Para que los gráficos sean más fáciles de entender, puede agregar etiquetas y títulos. Las etiquetas se pueden agregar para identificar los tablones gráficos y los valores se pueden agregar para describir el gráfico en su conjunto.
Para agregar etiquetas a un diseñador gráfico, puede usar las funciones Set_xlabel () Y Set_ylabel (). Para agregar un gráfico a un gráfico, puede usar la función Set_title ().
¿Cómo instalar y configurar Seaborn?
Para comenzar a usar Seborn, debe instalarlo y configurarlo en el sistema. Hay varias formas de hacerlo, pero la más común es la instalación de Seborn a través del índice de paquetes Python (PYPI) usando PIP.
Para instalar Seababorn, abra el terminal e ingrese el siguiente comando:
PIP instala SeaBorn
Este comando instalará Seaborn y todas sus adicciones obligatorias. Si desea utilizar funciones avanzadas, hay algunas adicciones opcionales que puede instalar insertando el siguiente pedido:
PIP instala SeaBorn[stats]
Seababorn depende de otros paquetes de Python, como Number, Panda y Matplotlib. Si estos paquetes aún no están instalados en su PC, debe instalarlos antes de activar Seabran.
También es posible instalar Seaborn usando Anaconda, que es una plataforma de distribución de datos científicos. Para hacer esto, abra el terminal e ingrese el siguiente pedido:
CondA instala marítimo
Después de instalar Seababorn, puede comenzar a usarlo en sus proyectos de Python. Para importar Seaborn en un script de Python, ingrese la siguiente línea de línea:
Importa
Para obtener más información sobre la instalación de Seborn, puede consultar la documentación oficial en el sitio web de Sevorn.
¿Cómo usar Seaborn?
Para usar Seaborn en Python, siga estos pasos:
- Instale Seababorn con PIP. ¡Abra un cuaderno Jupyter y ejecute el comando! Python -M PIP instala Seaborn en un nuevo código de código.
- Importa marea en su código Python utilizando la importación marítima como SNS. Por lo general, Matplotlib también se importa: importación matplotlib.pyplot como PLT.
- Cargue sus datos a un Pandas Flondate. Seababorn funciona mejor con datos de datos.
- Comience a explorar e integrar con otros cuadros.
¿Cómo integrar Seabran con otras bibliotecas?
1. Integración con Alimento Plotlib:
Seababorn se basa en matplotlib, por lo que la integración es simple. Puede usar Seaborn para configurar el estilo de estilo de Matplotlib y agregar más características, como la paleta de colores Seababian.
- Implementar Seborn y utiliza sus funciones para crear elementos visuales.
2. Integración de pandas:
Pandas es una biblioteca popular para el análisis de datos. Seababorn se puede integrar con panda para crear elementos visuales complejos que exploren las relaciones entre variables.
- Cargue ambas librerías y usa funciones para crear elementos visuales, como vidrio y gráficos relativos.
3. Integración con Plotly:
Plotly es una biblioteca para la creación de infografías interactivas. La integración de Seaborn le permitirá combinar el poder de Seaborn con la interacción trazada.
- Implementa ambas bibliotecas, crea imágenes con Seabran y agrega interactividad con la trama.
Si necesita más apoyo y tiene curiosidad por saber cómo integrar Seabran y otras bibliotecas, así como las mencionadas anteriormente, estamos aquí para usted. Regístrese para el curso del analista de datos y descubra el poder de las herramientas que transforman los datos desorganizados en información legible y fácil de entender.
Nuestra conclusión?
Hay muchas herramientas para ver los datos disponibles, pero pocas se pueden comparar con Seaborn. Al integrarse perfectamente con el panda y ofrecer una amplia gama de estilos visuales, Seababorn le libera de las limitaciones de otras herramientas.
Con Seababorn, no se limita a modelos predeterminados, pero tiene la libertad de crear puntos de vista personalizados que reflejen la singularidad de sus datos.
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