Seaborn

• Регрессионные графики в Seaborn с использованием regplot и lmplot

  В этом учебном пособии вы узнаете, как использовать Seaborn для построения регрессионных графиков с помощью функций sns.regplot() и sns.lmplot(). Может показаться странным, что Seaborn предлагает две функции для отображения регрессивных связей. Не волнуйтесь – это руководство объяснит все, что вам нужно знать. К концу этого учебника вы научитесь..

• Seaborn residplot – Построение остатков линейной регрессии

  В этом уроке вы узнаете, как создать график остатков с использованием Seaborn с помощью функции sns.residplot(). Графики остатков позволяют оценить остатки аппроксимации регрессии, легко понимая их различия. К концу этого урока вы узнаете следующее: Что такое график остатков? График остатков используется…

• Seaborn jointplot() – Создание совместных графиков в Seaborn

  В этом учебном пособии вы узнаете, как использовать функцию Seaborn jointplot() для создания информативных совместных графиков. Совместные графики позволяют создавать полезные визуализации, которые отображают как двухмерное распределение (например, точечный график), так и распределение каждой из отдельных переменных. По завершению этого учебного пособия у вас будет…

• Seaborn displot – Распределенческие графики в Python

  В этом руководстве вы научитесь создавать распределенческие графики Seaborn с помощью функции sns.displot(). Распределенческие графики показывают, как распределена переменная (или несколько переменных). Seaborn предлагает множество различных функций визуализации данных о распределении, которые включают создание гистограмм или оценок плотности ядра. Seaborn предоставляет специализированные функции для обеих этих визуализаций.

• Seaborn ecdfplot – Эмпирические функции накопленного распределения В этом руководстве вы узнаете, как использовать функцию ecdfplot() библиотеки Seaborn для создания эмпирических функций накопленного распределения (ECDF), чтобы визуализировать распределение набора данных. Графики ECDF являются ценными инструментами для визуализации распределения наборов данных, позволяя вам глубже понять ваши данные. В этом учебнике вы узнаете о различных параметрах...

• Seaborn rugplot – Визуализация маргинальных распределений

  В этом руководстве вы узнаете, как использовать функцию Seaborn rugplot() для визуализации распределений на полях, чтобы визуализировать распределение набора данных. Rug plots являются ценными инструментами для визуализации того, как распределены наборы данных, позволяя вам получить глубокое понимание ваших данных. В этом учебнике вы узнаете о различных параметрах и…

• Seaborn kdeplot – Создание графиков оценки плотности ядра

  В этом руководстве вы научитесь использовать функцию Seaborn histplot() для создания гистограмм, чтобы визуализировать распределение набора данных. Гистограммы являются ценными инструментами для визуализации распределения наборов данных, позволяя получить глубокое представление о ваших данных. В этом учебнике вы узнаете о различных параметрах и опциях Seaborn…

• Seaborn histplot – Создание Гистограмм в Seaborn

  В этом руководстве вы узнаете, как использовать функцию Seaborn histplot() для создания гистограмм, которые визуализируют распределение набора данных. Гистограммы являются ценными инструментами для визуализации распределения наборов данных, позволяя вам получить глубокое представление о ваших данных. В этом учебнике вы узнаете о различных параметрах и опциях Seaborn…

• Seaborn catplot – Визуализация категориальных данных в Python

  В этом учебном руководстве вы узнаете, как создавать связные графики в Seaborn с помощью функции sns.catplot(). Категориальные графики показывают связь между числовой и одной или несколькими категориальными переменными. Seaborn предлагает множество различных функций для визуализации категориальных данных, которые охватывают весь спектр категориальных точечных диаграмм, диаграмм распределения категориальных данных и диаграмм оценки категориальных данных. Seaborn предоставляет специализированные…

• Средняя тенденция для категориальных данных в Seaborn Pointplot

  В этом учебном пособии вы узнаете, как использовать функцию pointplot в Seaborn для создания точечных диаграмм. Точечные диаграммы обладают функционалом, схожим с бар-диаграммами, но предоставляют больше информации, включая погрешности вокруг меры центральной тенденции. Это может звучать сложно, но не волнуйтесь, это руководство поможет понять...

• Seaborn stripplot: Jitter Plots для распределений категориальных данных

  Функция Seaborn stripplot позволяет создавать визуализации данных, которые легко и эффективно показывают числовое распределение данных по категориям. Существует не так много функций, которые позволяют это делать: boxplot и violin plots являются двумя такими функциями, но они могут быть пугающими для нетехнической аудитории.

• Seaborn Countplot – Подсчет категориальных данных в Python

  В этом руководстве вы узнаете, как использовать функцию countplot() из библиотеки Seaborn для создания информативных графиков подсчета. График подсчета похож на столбчатую диаграмму и гистограмму и показывает количество категориальных значений. Seaborn предоставляет простую и интуитивно понятную функцию для создания информативных графиков подсчета, которые легко создавать и просто читать…

• Seaborn swarmplot: Bee Swarm Plots для распределения категориальных данных

  Функция swarmplot в библиотеке Seaborn позволяет создавать визуализации данных, которые легко и эффективно показывают числовое распределение данных по категориям. Существует множество функций для этой задачи: диаграммы boxplot и скрипичные диаграммы — две из них, но они могут показаться сложными для нетехнической аудитории. Здесь на помощь приходит swarm…

• Скрипичные графики Seaborn в Python: Полное руководство

  В этом руководстве вы узнаете, как создавать скрипичные графики Seaborn с помощью функции sns.violinplot(). Скрипичный график похож на график с ящиком и усами, так как визуально представляет распределение данных. Однако скрипичный график раскрывает гораздо больше данных, показывая распределение данных. Скрипичные графики…

• Настройка расположения легенд Seaborn, меток, текста и т.д.

  Seaborn — это библиотека Python, позволяющая создавать статистические визуализации. Она использует Matplotlib и имеет значительную интеграцию с библиотекой анализа данных Pandas. Легенда в Seaborn — это блок, который предоставляет описания различных атрибутов графика, включая какие цвета соответствуют каким атрибутам. В этом руководстве вы узнаете…

• Тепловая карта Seaborn: Полное руководство

  Тепловые карты являются ценными инструментами для быстрого визуального отображения больших объемов данных на шкале. В этом руководстве вы научитесь использовать Seaborn для создания красивых и информативных тепловых карт с помощью функции sns.heatmap(). Seaborn делает процесс создания тепловых карт невероятно простым и интуитивно понятным, позволяя настраивать их с помощью знакомой функции.

• Создание сеток с несколькими диаграммами в Seaborn с помощью FacetGrid

  Seaborn — это библиотека визуализации данных, которая позволяет создавать сложные статистические визуализации простым способом. Одним из замечательных её преимуществ является возможность легко добавлять несколько диаграмм. В этом уроке вы узнаете, как создавать сетки с несколькими диаграммами, используя Seaborn FacetGrid и поддиаграммы. Поскольку Seaborn предназначен для упрощения...

• Удаление рамки в Seaborn: Как работать с рамкой

  Рамки в Seaborn — это границы вокруг графика, которые помогают оформить визуализацию данных. Seaborn упрощает настройку и удаление рамок визуализации с помощью функции sns.despine(). В этом руководстве вы научитесь использовать функцию Seaborn despine для настройки и удаления рамок с графиков.

• Заголовки и метки осей в Seaborn: добавление и настройка

  В этом руководстве вы узнаете, как добавлять заголовки и метки осей к графикам Seaborn. Seaborn построен на основе Matplotlib, что позволяет добавлять и настраивать заголовки с высокой степенью детализации. Аналогично, Seaborn делает добавление и настройку заголовков или меток осей простыми и интуитивно понятными. Хотите сделать это в Matplotlib?…

• Как установить Seaborn в Python (Исправление: no module named seaborn)

  В этом руководстве вы узнаете, как установить библиотеку Seaborn с помощью Python. Также вы узнаете, как исправить ошибку no module named seaborn. Библиотека Seaborn основана на Matplotlib и упрощает создание статистических визуализаций. К концу этого руководства вы узнаете следующее: Хотите узнать больше…

• Seaborn relplot – Создание точечных и линейных графиков

  В этом руководстве вы узнаете, как создать реляционные графики с помощью функции sns.relplot() в Seaborn. Реляционные графики показывают взаимосвязь между двумя или более переменными. Например, вы можете использовать Seaborn для создания линейных графиков, чтобы показать взаимосвязь между непрерывными переменными. Аналогично, вы можете создать точечные графики. Seaborn предоставляет специальные…

• Диаграммы рассеяния Seaborn в Python: Полное руководство

  В этом полном руководстве по использованию Seaborn для создания диаграмм рассеяния в Python вы узнаете все, что нужно для создания диаграмм рассеяния в Seaborn! Диаграммы рассеяния — это важный тип визуализации данных для изучения ваших данных. Возможность эффективно создавать и настраивать диаграммы рассеяния в Python значительно улучшит ваш рабочий процесс анализа данных…

• Creating Pair Plots in Seaborn with sns pairplot

  In this tutorial, you’ll learn how to create pair plots in Seaborn, using the sns.pairplot() function. These visualizations plot pairwise relationships in a dataset so that each variable in a dataset will be plotted against each other variable in the dataset. This allows you to easily visualize the relationships between pairs of variables. Seaborn is… Read More »Creating Pair Plots in Seaborn with sns pairplot

• Seaborn Boxplot – How to Create Box and Whisker Plots

  Learn how to create a Seaborn boxplot, including how to add styles, titles, axis labels and add grouped boxplots.

• Seaborn lineplot – Create Line Plots with Seaborn

  Learn how to use the Seaborn line plot andrelplot functions to create beautiful line charts, add titles, customize styles, multiple line charts.

• Seaborn barplot() – Create Bar Charts with sns.barplot()

  Learn how to use the Seaborn barplot and countplot functions to create beautiful bar charts, add titles, customize styles, group bar charts.

• Seaborn in Python for Data Visualization

  In this tutorial, you’ll learn how to create a wide variety of different plots using Seaborn, as well as how to apply different styling options to these plots.