Seaborn简介

什么是数据可视化?

这种信息的图形化表示称为信息可视化。由于优秀的软件包社区专注于信息，它在研究方法中至关重要。通过总结有效地显示大量的数据在一个直截了当的，包括如何，它也帮助人们掌握的信息，无论它可能是多么复杂，以及数据的质量。它还有助于内部有效和透明的信息交流。

信息和数据的图形化显示称为数据可视化。数据可视化工具提供了一种简单的方法来观察和分析趋势，异常值和模式的信息，利用可视化元素，如图表，图形和映射。此外，这为员工或企业所有者提供了一个很好的工具，可以向非技术消费者清晰地分发信息。

为了分析大量的信息并产生信息判断，数据可视化工具和技术在大数据世界中至关重要。

为什么数据可视化的价值很重要

数据可视化很重要，因为它使数据更容易看到、交互和理解。无论他们的技能水平如何，正确的可视化可以让每个人都在同一页面上，无论它是简单的还是复杂的。

很难想象一个不太可能从更好的数据理解中获益的行业。了解信息对所有STEM领域都是有益的，对公共部门、商业、营销、历史、消费品、服务、体育等领域也是有益的。

什么是Seaborn?

Python的Seaborn包允许您创建统计视觉效果。它与Pandas数据结构紧密结合，并建立在Matplotlib之上。

你可以通过Seaborn来检查和理解他们的信息。它的图表单元与包括包含整个数据集的数组在内的数据框一起操作，它们自动执行生成有用图形所需的语义映射和统计聚合。您可以专注于理解它们的图形的各个组成部分表示什么，而不是如何绘制它们的细节，这要归功于它的数据源和简单的API。

Seaborn似乎是一个很棒的Python数据可视化包，可以绘制统计视觉效果。它提供了可爱的默认样式和配色方案，以增强统计图表的吸引力。它是在Matplotlib工具包之上构建的，通常与Pandas数据结构结合使用。在本课中，我们将学习如何使用Seaborn创建一系列绘图以及如何将所有内容与Matplotlib配对以增强其视觉吸引力。

线形图——Seaborn图书馆内部最基本的图形之一似乎是线性表示。该图形主要用于以响应变量之类的方式描述不间断的信息。

设置Seaborn

在此之前，必须将Seaborn安装到PC上，然后我将在本文中演示几种安装方法。

Pip安装程序用法

实际上，安装和管理Python开发工具的新标准称为pip。

或

利用水蟒

这个包含大量自由软件包的集合可以在名为Anaconda的包管理、环境管理器和Python发行版中获得。安装Anaconda之后，您可以使用conda或Anaconda中的管理控制台来加载可能需要的任何额外程序。

并在命令行中使用此脚本，用户也可以直接从GitHub安装Seaborn的开发版本。

信息加载创建海上情节点

在安装过程中立即获得的Seaborn内置数据集将被讨论和总结。因为您可以使用Pandas导入任何信息，所以在使用Seaborn期间使用内置数据集会特别有帮助。下面是如何获得所有Seaborn构造信息的列表。

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']

让我们立即整合其中一个数据集，在接下来的部分中，让我们把这些信息可视化。

代码,

输出: