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Seaborn：实用数据可视化工具

2023/12/20 9:45:01　|　来源：Admin

 

Seaborn是一个Python数据可视化工具。允许数据技术人员将原始数据转换为图形和图表，使数据更容易阅读和理解，这就是数据可视化非常有用的原因。

有许多“无代码”工具用于创建数据可视化，如Tableau、Power BI、ChartBlocks……然而，作为一种替代方法，也可以选择Python语言。

这需要编程技能，但提供了更多的使用空间。通过使用Python，您可以操纵、转换和创建数据可视化。许多数据技术人员正在寻求这种解决方案。

Python之所以是数据科学的最佳选择之一，是因为它拥有广泛的库生态系统。

许多Python库允许数据操作：numpy、panda、matplotlib、tensorflow…

虽然Matplotlib在创建数据可视化方面非常流行，但它的使用可能很复杂。开发人员已经创建了一个基于Matplotlib:Seaborn的新库。

 

Seaborn简介

Seaborn是一个用Python创建统计图形的库。它基于Matplotlib，并与Pandas数据结构集成。

该库与Matplotlib一样强大，但带来了简单性和独特的功能。它允许快速的数据探索和理解。

可以捕获完整的数据帧，语义映射和统计聚合的内部函数允许您将数据转换为图形可视化。

Seaborn抽象了Matplotlib的所有复杂性。然而，仍然可以创建满足所有需要和要求的图形。

 

Seaborn和不同类型的数据可视化

Seaborn提供各种默认样式和调色板，以创建更具吸引力的图形。不同类型的可视化有助于突出显示数据之间的关系。

这些可以涉及数值变量或组、类、划分。

关系图用于理解两个变量之间的关系，而范畴图则将按类别分类的变量可视化。

分布图用于检查单变量或双变量分布。回归图添加了一个视觉指南，以突出显示数据集中的模式，以进行探索性分析。

 

 

Seaborn的优势

Seaborn库提供了几个主要优势。它提供各种类型的可视化。它的语法简洁，并且提供了非常吸引人的默认主题。

它是统计可视化的理想工具。它用于在可视化和数据分发中汇总数据。

此外，Seaborn比Matplotlib更好地集成在Pandas数据帧中。最后，它是Matplotlib的扩展，可以通过一组更直接的方法使用Python创建漂亮的图形。

 

Seaborn 和Matplotlib哪个更好？

Matplotlib和Seaborn是用于数据可视化的两个最流行的Python工具。每一种都有其优点和缺点。

Matplotlib主要用于基本图表绘制，而Seaborn提供了许多默认主题和各种统计可视化方案。

此外，Seaborn自动创建多个图形。这是一个优势，尽管它可能导致内存使用问题。

Seaborn的另一个优势是它与Pandas及其数据帧的增强集成，尽管Matplotlib也与Panda和NumPy集成。

另一方面，Matplotlib在定制方面提供了更大的灵活性，有时还提供了更好的性能。因此，在某些情况下，它可能是一个更好的选择。

通常，Seaborn是统计数据可视化的更好选择，而Matplotlib更适合定制需求。

 

数据可视化广泛应用于所有行业。因此，掌握数据可视化技术会使技术人员成为有价值的、广受欢迎 的人才。

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标签： 大数据

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