Bemind
Учебник Python
Учебник Python
  • Python
    • Python Lists
      • Списковые включения в Python (Полное руководство с примерами)
      • Исправление ValueError: Слишком Много Значений Для Распаковки в Python
      • Как добавить словарь в список в Python
      • Как добавить строку в список в Python
      • Разница между массивами и списками в Python
      • Python: Различия между списками и кортежами
      • Как проверить, пуст ли список в Python
      • Как Итерировать (Циклически Проходить) По Списку в Python
      • Python List sort(): Подробное руководство по сортировке списков
      • Python List Extend: Как добавить несколько элементов в список
      • Python: Найти Индекс Всех Вхождений Элемента в Списке
      • Конвертация списка словарей в Pandas DataFrame
      • Генерация случайных чисел в Python
      • Поиск Индекса в Списке Python: Найти Первое, Последнее или Все Вхождения
      • Добавить в начало списка в Python (Вставить в начало)
      • Найти дубликаты в списке Python
      • Python: Умножение Списков (6 Различных Способов)
      • Python списки: Полный обзор
      • Python: Выбор случайного элемента из списка
      • 4 Способа Очистить Список в Python
      • Объяснение ошибки IndexError в Python: индекс списка выходит за пределы допустимого диапазона
      • Python: Получение индекса максимального элемента в списке
      • Python: Объединение списков – Слияние списков (8 способов)
      • Python: Проверка наличия элемента в списке
      • Python: Проверка наличия элемента в списке
      • Удаление элемента из списка в Python (pop, remove, del, clear)
      • Как перевернуть список в Python (6 способов)
      • Python: Замена элемента в списке (6 различных способов)
      • Python: Удаление дубликатов из списка (7 способов)
      • Python: Преобразование словаря в список кортежей (4 простых способа)
      • Python: Перемешать Список (Случайное Распределение Элементов Списка в Python)
      • Python: Пересечение двух списков
      • Python: Вычитание двух списков (4 простых способа!)
      • Длина или Размер Списка в Python: 5 Способов Узнать Длину Списка
      • Python: Транспонирование списка списков (5 простых способов!)
      • Python: Разделение списка (Пополам, на части)
      • Python: Комбинации списка (Получить все комбинации списка)
      • Python: Выравнивание списка списков (4 способа)
      • Разница между списками в Python: Нахождение разницы между двумя списками Python
      • Python: Найти среднее значение списка или списка списков
      • Как добавлять элементы в списки в Python – 4 простых способа!
      • Списковые включения в Python (Полное руководство с примерами)
      • 6 способов преобразовать список Python в строку
    • Python Dictionaries
      • Понимание словаря Python (с примерами)
      • Исправляем ValueError: Слишком Много Значений Для Распаковки в Python
      • Как добавить словарь в список в Python
      • Преобразование JSON в словарь Python
      • Полное руководство по вложенным словарям в Python
      • Копирование словаря в Python: Полное руководство
      • Конвертация списка словарей в Pandas DataFrame
      • Поиск дубликатов в списке Python
      • Полный обзор словарей в Python
      • Python: Добавление пары Ключ:Значение в Словарь
      • Python: Сортировка словаря по значениям
      • Слияние Словарей в Python – Комбинирование Словарей (7 Способов)
      • Python: Удаление Дубликатов из Списка (7 Способов)
      • Python: Преобразование словаря в список кортежей (4 простых способа)
      • Python: Красивая Печать Словаря (Dictionary) – 4 Способа
      • Python: Проверка пуст ли словарь (5 способов!)
      • Copy of Python: Проверка пуст ли словарь (5 способов!)
      • Python: Проверьте, существует ли ключ (или значение) в словаре (5 простых способов)
      • Python: Проверьте, существует ли ключ (или значение) в словаре (5 простых способов)
      • Python: Получение Ключа Словаря с Максимальным Значением (4 Способа)
      • Python: Удаление ключа из словаря (4 разных способа)
      • Как красиво вывести JSON-файл в Python (6 методов)
    • Python Strings
      • Python Капитализация Строк: Руководство по Преобразованию слов в Заглавные
      • Python strip: Как обрезать строку в Python
      • Python Обратная Строка: Руководство по Реверсированию Строк
      • Как Удалить Префикс или Суффикс из Строки в Python
      • Преобразование строки в формат заголовка в Python с помощью str.title()
      • Как добавить строку в список в Python
      • Python String startswith: Проверка, начинается ли строка с подстроки
      • Python String endswith: Проверка того, заканчивается ли строка подстрокой
      • Как удалить первый или последний символ из строки в Python
      • Как исправить: SyntaxError в Python - EOL при сканировании строкового литерала
      • Python String Contains: Проверка Наличия Подстроки в Строке
      • Как проверить, пустая ли строка в Python
      • Python Новая Строка и Как Печатать Без Переноса Строки
      • Как Конкатенировать Строки в Python: Полное Руководство
      • Python: Подсчет слов в строке или файле
      • Как создать список алфавита в Python
      • Python: Конкатенация строки и целого числа (Int)
      • Python: Сортировка строки (4 различных способа)
      • Python zfill и rjust: Добавление нулей в строку в Python
      • Python: Целое в Двоичное (Преобразование целого числа в двоичную строку)
      • Python rfind: Нахождение индекса последней подстроки в строке
      • Python SHA256 хеширование алгоритм: объяснение
      • Python: Усечение числа с плавающей точкой (6 различных способов)
      • Выбор между методами Python isdigit(), isnumeric() и isdecimal()
      • Python: Удаление специальных символов из строки
      • Python Приведение Строки к Нижнему Регистру с помощью .lower(), .casefold(), и .islower()
      • Python программа для проверки, является ли строка палиндромом (6 методов)
      • Python: Найдите все перестановки строки (3 легких способа!)
      • Python: Удаление пунктуации из строки (3 разных способа!)
      • Python: Найти индекс (или все индексы) подстроки в строке
      • Python: Удаление символов новой строки из строки
      • Python: Удаление символа из строки (4 способа)
      • Python: Количество вхождений в строке (4 способа!)
    • Встроенные функции Python
      • abs()
      • ascii()
      • aiter()
      • all()
      • any()
      • anext()
      • bin()
      • bool()
      • breakpoint()
      • bytearray()
      • bytes()
      • callable()
      • chr()
      • classmethod()
      • compile()
      • complex()
      • delattr()
      • dict()
      • dir()
      • divmod()
      • enumerate()
      • eval()
      • exec()
      • filter()
      • float()
      • format()
      • frozenset()
      • getattr()
      • globals()
      • hasattr()
      • hash()
      • help()
      • hex()
      • id()
      • input()
      • int()
      • issubclass()
      • iter()
      • len()
      • list()
      • locals()
      • map()
      • max()
      • memoryview()
      • min()
      • next()
      • object()
      • oct()
      • open()
      • ord()
      • pow()
      • print()
      • property()
      • range()
      • repr()
      • reversed()
      • round()
      • set()
      • setattr()
      • isinstance()
      • slice()
      • zip()
      • type()
      • sorted()
      • staticmethod()
      • str()
      • sum()
      • super()
      • tuple()
      • vars()
      • import()
    • Cобеседования Python. Разбор реальных вопросов.
    • Встроенные методы в Python
  • Учебники по Pandas и Numpy
    • Numpy
      • Функция активации ReLU для глубокого обучения: полное руководство по выпрямленному линейному блоку
      • Как нормализовать массивы NumPy (минимальное-максимальное масштабирование, Z-оценка, L2)
      • NumPy where: Условная обработка элементов массива
      • NumPy linspace: создание равномерно расположенных массивов с помощью np.linspace
      • Как рассчитать векторное произведение в Python
      • Разделение NumPy: Разделение массива NumPy на части
      • NumPy: Лучшие способы применения функции к массиву
      • NumPy full: Создание массивов с заданным значением
      • NumPy clip(): Ограничьте значения массива минимальным и максимальным значениями
      • NumPy cumsum: Расчет кумулятивных сумм массивов NumPy
      • Изучаем функцию np.histogram в NumPy: создаем гистограмму
      • NumPy arange(): Полное руководство (с примерами)
      • Руководство по индексации и срезам массивов NumPy: Полное руководство
      • NumPy argmin(): Получение индекса минимального значения в массивах
      • Выравнивание массива с помощью NumPy flatten
      • Объединение массивов NumPy по различным осям с использованием функции stack
      • Удаление размерности из массивов NumPy с помощью NumPy Squeeze
      • Функция np.repeat() NumPy: Повторение массивов NumPy
      • Использование функции NumPy.exp() для вычисления экспоненты
      • Реализация функции сигмоида на Python
      • NumPy Pad: Использование np.pad() для дополнения массивов и матриц
      • np.argmax(): Как использовать NumPy Argmax
      • NumPy logspace: Понимание функции np.logspace()
      • Использование NumPy Tile для Расположения Массивов
      • NumPy Zeros: Создание массивов и матриц с нулями в NumPy
      • Использование числа Пи в Python (NumPy и Math)
      • Распределение Нормального (Гауссова) Распределения в Numpy (Случайное Нормальное в Numpy)
      • NumPy для Data Science на Python
      • Расчет скалярного произведения с использованием Numpy в Python
      • Расчет натурального логарифма на Python
    • Pandas
      • Python сводные таблицы – Полное руководство
      • Изучение API стиля Pandas
      • Объяснение группировки по нескольким столбцам в Pandas с примерами
      • Удаление индексной колонки DataFrame в Pandas: Руководство с примерами
      • Pandas Quantile: Расчет процентилей в DataFrame
      • Как рассчитать скользящее среднее (среднее арифметическое) в Pandas
      • Руководство по использованию метода fillna в Pandas для работы с отсутствующими данными в DataFrame
      • Pandas unique(): Получение уникальных значений в DataFrame
      • Распакуйте Ваши Данные с Помощью Функции Melt в Pandas
      • Pandas date_range: Как Создать Диапазон Дат в Pandas
      • Сброс индекса в Pandas: как сбросить индекс в Pandas
      • Pandas replace() – Замена значений в DataFrame Pandas
      • Перемещение столбца DataFrame Pandas на позицию (В начало и в конец)
      • Учебное пособие по Python Pandas: полное руководство
      • Pandas: Замена NaN на нули
      • Преобразование DataFrame Pandas в файл Pickle
      • Конвертация Pandas DataFrame в JSON
      • Преобразование DataFrame Pandas в Словарь
      • Преобразование Pandas DataFrame в Список
      • Чтение файлов Parquet в Pandas с помощью pd.read_parquet
      • Pandas dropna(): Удаление отсутствующих записей и столбцов в DataFrame
      • Как Добавить Новый Столбец в DataFrame Pandas
      • Подсчёт уникальных значений в Pandas
      • Отображение всех столбцов и строк в DataFrame Pandas
      • Pandas to_excel: Запись DataFrames в файлы Excel
      • Как использовать Pandas для чтения файлов Excel в Python
      • Преобразование списка словарей в Pandas DataFrame
      • Как добавить/вставить строку в DataFrame Pandas
      • Диаграмма рассеяния в Pandas: Как создать диаграмму рассеяния в Pandas
      • Pandas to_datetime: Преобразование строки Pandas в дату и время
      • Введение в Pandas для Data Science
      • Индексация, Выборка и Присваивание Данных в Pandas
      • Суммирование и Анализ Pandas DataFrame
      • Преобразование столбцов Pandas с помощью map и apply
      • Группировка данных в Pandas с использованием cut и qcut
      • Дата и время в Pandas и Python
      • Очистка и подготовка данных в Pandas и Python
      • Pandas GroupBy: группировка, суммирование и агрегация данных в Python
      • Pandas Дата и Время в Части Даты (месяц, год и т.д.)
      • Pandas: Получение номера строки из DataFrame
      • Вычисление Взвешенного Среднего в Pandas и Python
      • Как перемешать строки Pandas Dataframe в Python
      • Pandas: количество столбцов (подсчет столбцов в DataFrame)
      • Pandas Sum: сложение столбцов и строк DataFrame
      • Pandas Diff: Вычисление Разницы Между Строками Pandas
      • Нормализация столбца или датафрейма Pandas (с использованием Pandas или sklearn)
      • Функция Rank в Pandas: Ранжирование данных в Dataframe (Эквивалент SQL row_number)
      • Pandas Describe: Описательная статистика вашего Dataframe
      • Pandas Shift: Перемещение столбца DataFrame вверх или вниз
      • 7 Способов Выполнения Выборки Данных в Pandas
      • Экспорт DataFrame Pandas в CSV файл – Использование .to_csv()
      • Pandas: Итерация по строкам DataFrame в Pandas
      • Pandas: Преобразование значений столбца в строки
      • Дисперсия в Pandas: Вычисление дисперсии столбца в Pandas Dataframe
      • Pandas: Создание DataFrame из списков (5 способов!)
      • Pandas Rename Index: Как переименовать индекс DataFrame в Pandas
      • Pandas: Подсчёт уникальных значений в объекте GroupBy
      • Pandas: Добавить дни к колонке с датами
      • Среднее в Pandas: Как рассчитать среднее для одной или нескольких колонок
      • Pandas Column to List – Конвертируйте колонку Pandas в список
  • Учебники Matplotlib и Seaborn
    • Seaborn
      • Регрессионные графики в Seaborn с использованием regplot и lmplot
      • Seaborn residplot – Построение остатков линейной регрессии
      • Seaborn jointplot() – Создание совместных графиков в Seaborn
      • Seaborn displot – Распределенческие графики в Python
      • Seaborn ecdfplot – Эмпирические функции накопленного распределения
      • Seaborn rugplot – Визуализация маргинальных распределений
      • Seaborn kdeplot – Создание графиков оценки плотности ядра
      • Seaborn histplot – Создание Гистограмм в Seaborn
      • Seaborn catplot – Визуализация категориальных данных в Python
      • Средняя тенденция для категориальных данных в Seaborn Pointplot
      • Seaborn stripplot: Jitter Plots для распределений категориальных данных
      • Seaborn Countplot – Подсчет категориальных данных в Python
      • Seaborn swarmplot: Bee Swarm Plots для распределения категориальных данных
      • Скрипичные графики Seaborn в Python: Полное руководство
      • Настройка расположения легенд Seaborn, меток, текста и т.д.
      • Тепловая карта Seaborn: Полное руководство
      • Создание многосекционных сеток в Seaborn с помощью FacetGrid
      • Удаление рамки в Seaborn: Как работать с рамкой
      • Заголовки и метки осей в Seaborn: добавление и настройка
      • Как установить Seaborn в Python (Исправление: no module named seaborn)
      • Seaborn relplot – Создание точечных и линейных графиков
    • Matplotlib
      • Режим Retina в Matplotlib: Улучшение Качества Графиков
      • Как построить функцию в Python с использованием Matplotlib
      • Как создать 3D-диаграммы рассеяния в Matplotlib
      • Как изменить размер шрифта в графике Matplotlib
      • Установка размера маркера в точечных диаграммах Matplotlib
      • Как изменить размер графика и фигуры в Matplotlib
      • Как добавить названия в Matplotlib: Заголовок, Подзаголовок, Названия Осей
      • Pandas Scatter Plot: Как создать диаграмму рассеяния в Pandas
      • Построение графиков в Python с помощью Matplotlib
      • Диаграммы рассеяния Matplotlib – Все, что вам нужно знать
      • Диаграммы с столбцами в Matplotlib – Узнайте все, что вам нужно знать
      • Линейные диаграммы Matplotlib – Всё, что вам нужно знать
      • Построение гистограммы в Python с Matplotlib и Pandas
  • Алгоритмы
    • Алгоритм поиска в ширину (BFS) в Python
    • Алгоритм поиска в глубину (DFS) на Python
  • AI создает хедж-фонд для анализа акций на Python
Powered by GitBook
On this page
  • Предварительные условия для установки Seaborn
  • Как установить Seaborn на Windows с помощью pip
  • Как установить Seaborn на macOS с помощью pip
  • Как установить Seaborn на Linux с помощью pip
  • Как установить Seaborn в виртуальной среде
  • Как установить запросы с помощью requirements.txt
  • Как установить запросы из Github
  • Как исправить ошибку «Нет модуля с именем Seaborn»
  • Часто задаваемые вопросы
  • Заключение
  • Дополнительные ресурсы
  1. Учебники Matplotlib и Seaborn
  2. Seaborn

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

PreviousЗаголовки и метки осей в Seaborn: добавление и настройкаNextSeaborn relplot – Создание точечных и линейных графиков

Last updated 27 days ago

В этом уроке вы узнаете, как установить библиотеку Seaborn с использованием Python. Вы также узнаете, как исправить ошибку "no module named seaborn". Библиотека Seaborn строится поверх Matplotlib, чтобы упростить создание статистических визуализаций.

К концу этого урока вы узнаете следующее:

  • Как установить Seaborn с Python, используя pip

  • Как исправить ошибку «нет модуля с именем seaborn»

Оглавление

Предварительные условия для установки Seaborn

Для установки Seaborn требуется два основных пакета:

  1. Требуется Python версии 3.7 или выше. Seaborn больше не поддерживает версию Python 2.

  2. Либо pip, либо conda

В дополнение к этим требованиям, Seaborn требует NumPy, Pandas и Matplotlib. Поскольку он строит статистически сложные визуализации, также необходимы либо scipy, либо statsmodel.

Как установить Seaborn на Windows с помощью pip

Самый простой способ установить библиотеку Seaborn на Windows — использовать менеджер пакетов Python pip. Чтобы установить последнюю версию библиотеки, вы можете просто ввести следующую команду в командной строке:

python -m pip install seaborn

Чтобы установить конкретную версию библиотеки, например, версию 0.12.1, вы можете написать следующую команду:

python -m pip install seaborn==0.12.1

Это так же просто! В следующем разделе вы узнаете, как установить библиотеку requests на macOS с помощью менеджера пакетов pip .

Как установить Seaborn на macOS с помощью pip

Похожим образом, как это делается в Windows, наиболее простой способ установить библиотеку Seaborn на macOS заключается в использовании пакетного менеджера pip. На macOS это выполняется через приложение Терминал. В Терминале просто выполните следующую команду:

pip install seaborn

Чтобы установить конкретную версию библиотеки, такую как версия 0.12.1, вы можете использовать следующую команду:

pip install seaborn==0.12.1

В следующем разделе вы узнаете, как установить библиотеку Seaborn на Linux.

Как установить Seaborn на Linux с помощью pip

Чтобы установить библиотеку seaborn с помощью менеджера пакетов pip на Linux, вы можете использовать приложение терминала. Когда приложение открыто, выполните следующую команду:

pip install seaborn

Аналогично приведенному выше примеру, для установки конкретной версии библиотеки, например, версии 0.12.1, вы можете использовать следующую команду:

pip install seaborn==0.12.1

В следующем разделе вы узнаете, как установить библиотеку requests в виртуальной среде.

Как установить Seaborn в виртуальной среде

Использование виртуального окружения - это хорошая идея по многим причинам. Во-первых, это позволяет лучше понимать, какие версии библиотек вы используете. Кроме того, это помогает поддерживать более чистую среду разработки.

Установка библиотеки seaborn в виртуальной среде происходит так же, как описано выше, за исключением того, что сначала нужно создать и активировать виртуальную среду. Вы можете создать и активировать среду на Windows, используя метод ниже:

python -m venv venv
.\venv\Scripts\activate

На macOS вы можете написать

virtualenv venv
source venv/bin/activate

Как только окружение создано, вы можете использовать любой из методов pip, показанных выше, чтобы установить библиотеку requests. Это показано в приведенном ниже кодовом блоке:

# На Windows:

python -m pip install seaborn  # Установка библиотеки seaborn с помощью pip в Windows

# На macOS или Linux

pip install seaborn  # Установка библиотеки seaborn с помощью pip в macOS или Linux

В следующем разделе вы узнаете, как установить библиотеку, используя файл requirements.txt.

Как установить запросы с помощью requirements.txt

Чтобы использовать файл requirements.txt для установки библиотеки seaborn, создайте файл с именем requirements.txt в корневой папке вашего проекта. В этом файле добавьте строку, содержащую requests.

Затем вы можете использовать менеджер пакетов pip, чтобы установить все библиотеки, перечисленные в файле. Это можно сделать с помощью следующей команды:

pip install -r requirements.txt

В заключительной части вы узнаете, как установить библиотеку requests напрямую из исходного кода на Github

Как установить запросы из Github

Если у вас установлен Git, вы можете установить библиотеку requests напрямую из исходного кода. Это позволяет установить библиотеку непосредственно из её исходников.

Чтобы сделать это, вы можете использовать пакетный менеджер pip, указав URL на исходный код напрямую.

pip install git+https://github.com/mwaskom/seaborn.git

Таким образом вы сможете убедиться, что устанавливаемый код является именно тем, который вы хотите использовать.

Как исправить ошибку «Нет модуля с именем Seaborn»

Когда вы пытаетесь запустить программу, которая импортирует Seaborn, вы можете столкнуться со следующей ошибкой:

ModuleNotFoundError: No module named seaborn

В целом, это означает, что Seaborn не был установлен (или установлен неправильно). Чтобы решить проблему, вы можете просто установить Seaborn, используя любой из описанных выше методов.

Например, вы можете просто ввести следующую команду в свой терминал:

pip install seaborn

Еще одна распространенная проблема, с которой вы можете столкнуться, — это использование несовместимой версии Python. Учитывая, что Seaborn предъявляет очень строгие требования к новейшим версиям, это важно проверить.

Seaborn требует как минимум Python 3.7 и несовместим с Python версии 2. Чтобы проверить версию Python, вы можете выполнить следующую команду:

python --version

Часто задаваемые вопросы

Как установить Seaborn на Python?

Чтобы установить библиотеку Seaborn в Python, вы можете использовать либо “pip install seaborn”, либо “conda install seaborn”, в зависимости от используемого менеджера пакетов.

Как исправить ошибку ModuleNotFoundError: No module named seaborn в Python?

Ошибка ModuleNotFoundError указывает на то, что модуль не был установлен правильно. Чтобы решить эту проблему, вы можете установить библиотеку с помощью команды “pip install seaborn”.

Заключение

В этом уроке вы узнали, как установить Seaborn в Python. Вы изучили, как установить библиотеку Seaborn с помощью менеджера пакетов pip в Windows, macOS и Linux. Вы также узнали, как установить библиотеку в виртуальных окружениях и напрямую с Github. Далее вы узнали, как решить ошибку ModuleNotFoundError: No module named seaborn. Эта ошибка возникает, когда библиотека Seaborn не установлена или установлена неправильно.

Дополнительные ресурсы

Чтобы узнать больше о связанных темах, ознакомьтесь с ресурсами ниже:

  • Названия и метки осей Seaborn: добавление и настройка

  • Настройте местоположение, метки, текст и т. д. Seaborn Legends.

  • Seaborn despine: как работать с шипами и удалять их

особенно полезно при совместном использовании кода с другими через инструменты управления исходным кодом, такие как Github. Этот файл позволяет легко отслеживать и определять пакеты, которые используются в проекте.

Использование файла requirements.txt
Предварительные условия для установки Seaborn
Как установить Seaborn на Windows с помощью pip
Как установить Seaborn на macOS с помощью pip
Как установить Seaborn на Linux с помощью pip
Как установить Seaborn в виртуальной среде
Как установить запросы с помощью requirements.txt
Как установить запросы из Github
Как исправить ошибку «Нет модуля с именем Seaborn»
Часто задаваемые вопросы
Заключение
Дополнительные ресурсы