Seaborn 简介

什么是数据可视化？

这种图形化的信息呈现方式被称为信息可视化。由于专注于信息的软件包社区非常强大，因此它在研究方法中至关重要。通过有效总结、清晰展示大量数据，即使是复杂的，也能帮助人们理解信息，无论其复杂程度如何，还能保证数据的质量。它还有助于信息的高效透明的传播。

信息和数据的图形化展示被称为数据可视化。数据可视化工具通过利用图表、图形和地图等视觉元素，提供了一种观察和分析信息中趋势、异常值和模式的简单方法。此外，它还为员工或企业主提供了一个与非技术消费者清晰传达信息的绝佳工具。

在当今大数据领域，数据可视化工具和技术对于分析海量信息和生成数据洞察至关重要。

数据可视化为何重要

数据可视化之所以重要，是因为它使数据更容易被看到、交互和理解。无论专业技能水平如何，正确的可视化都能让所有人达成共识，无论数据是简单还是复杂。

很难想象有哪个行业不会从更好的数据理解中受益。了解数据对于所有 STEM 领域都有益，也对公共部门、商业、市场营销、历史、消费品、服务、体育等领域的从业者有益。

什么是 Seaborn？

Python 的 Seaborn 包允许您创建统计可视化。它与 Pandas 数据结构紧密集成，并构建在 Matplotlib 之上。

您可以使用 Seaborn 来检查和理解您的数据。它的图表单元可以处理包含整个数据集的 DataFrame 和数组，并自动执行绘制有用图形所需的语义映射和统计聚合。得益于其数据源和简单的 API，您可以专注于理解图中各个部分代表的含义，而不是绘制它们的具体细节。

Seaborn 是一个出色的 Python 数据可视化包，可用于绘制统计图表。它提供了漂亮的默认样式和配色方案，以增强统计图表的吸引力。它构建在 Matplotlib 工具集之上，通常与 Pandas 数据结构结合使用。在本课程中，我们将学习如何使用 Seaborn 创建各种图表，以及如何将其与 Matplotlib 结合以增强其视觉吸引力。

折线图 - Seaborn 库中最基本的图之一就是折线图。这种图形主要用于以响应变量的形式描绘连续数据。

设置 Seaborn

在进行操作之前，必须将 Seaborn 安装到您的 PC 上，我将在本文中演示几种安装方法。

使用 Pip 安装程序

Pip 是安装和管理 Python 开发工具的事实上的标准。

或

使用 Anaconda

Anaconda 是一个包含多种免费软件的包管理、环境管理和 Python 发行版。安装 Anaconda 后，您可以使用 conda 或 Anaconda 中的管理控制台加载可能需要的任何其他程序。

用户还可以使用命令行中的此脚本直接从 GitHub 安装 Seaborn 的开发版本。

加载数据以创建 Seaborn 图形

我们将讨论和总结 Seaborn 的内置数据集，这些数据集在安装过程中会立即获取。由于您可以使用 Pandas 导入任何数据，因此在使用 Seaborn 时，使用内置数据集特别有用。以下是如何获取 Seaborn 所有内置数据集列表的方法。

代码 -

输出

['anagrams', 'anscombe', 'attention', 'brain_networks', 'car_crashes', 'diamonds', 'dots', 'dowjones', 'exercise', 'flights', 'fmri', 'geyser', 'glue', 'healthexp', 'iris', 'mpg', 'penguins', 'planets', 'seaice', 'taxis', 'tips', 'titanic']

让我们立即集成其中一个数据集，并在接下来的部分中可视化这些数据。

代码 -

输出