Der einfachste weg, seaborn zu verwenden: importieren sie seaborn in das sns-format

Seaborn ist eine Python-Datenvisualisierungsbibliothek, die auf Matplotlib basiert.

Die gebräuchlichste Methode zum Importieren von Seaborn in Ihre Python-Umgebung ist die Verwendung der folgenden Syntax:

 import seaborn as sns

Der import seaborn- Teil des Codes weist Python an, die Seaborn-Bibliothek in Ihre aktuelle Umgebung zu integrieren.

Der as sns- Teil des Codes weist Python dann an, Seaborn den Alias sns zu geben. Dadurch können Sie Seaborn-Funktionen verwenden, indem Sie einfach sns.function_name anstelle von seaborn.function_name eingeben.

Sobald Sie Seaborn importiert haben, können Sie die integrierten Funktionen nutzen, um die Daten schnell zu visualisieren.

Legen Sie das Seaborn-Thema fest

Sobald Sie Seaborn importiert haben, können Sie das Standard-Plotthema mit der folgenden Funktion festlegen:

 sns. set_theme (style=' darkgrid ')

Diese Funktion verwendet die folgenden möglichen Stile als Argumente:

• Darkgrid (dunkler Hintergrund mit weißem Gitter)
• weißes Gitter (weißer Hintergrund mit grauem Gitter)
• dunkel (dunkler Hintergrund ohne Raster)
• weiß (weißer Hintergrund ohne Raster)
• Teilungen (weißer Hintergrund mit Achsenteilungen und ohne Raster)

Es wird empfohlen, das Thema nach dem Import der Seaborn-Bibliothek festzulegen.

Erstellen Sie Ihr erstes Grundstück

Sobald Sie Seaborn importiert und das Thema festgelegt haben, können Sie Ihre erste Handlung erstellen.

Seaborn verfügt über mehrere integrierte Grundstücke, die Sie erstellen können, darunter:

• Eine Wolke aus Punkten
• Liniendiagramm
• historische Handlung
• kdeplot
• ecdfplot
• Teppich
• in Streifen gezeichnet
• Schwarm
• Box-Plot
• Violinplot
• Punktdiagramm
• Barplot

So erstellen Sie beispielsweise eine einfache Punktwolke mit dem integrierten Seaborn- Tips- Datensatz:

 import seaborn as sns

#set theme
sns. set_theme (style=' darkgrid ')

#load tips dataset
tips = sns. load_dataset (' tips ')

#create scatterplot
sns. scatterplot (data=tips, x=' total_bill ', y=' tip ')

Und so erstellen Sie einen Geigenplot mit demselben Datensatz:

 import seaborn as sns

#set theme
sns. set_theme (style=' dark ')

#load tips dataset
tips = sns. load_dataset (' tips ')

#create scatterplot
sns. violinplot (data=tips, x=' total_bill ', color=' purple ')

Eine vollständige Übersicht über die Seaborn-Tracing-Funktionen finden Sie aufdieser Dokumentationsseite .

Zusätzliche Ressourcen

Wenn Sie mehr über Seaborn erfahren möchten, schauen Sie sich die vollständige Online-Dokumentation von Seaborn an.

Für praktische Anwendungen von Seaborn schauen Sie sich die folgenden Tutorials an:

So fügen Sie Seaborn-Plots einen Titel hinzu
So passen Sie die Figurengröße eines Seaborn-Diagramms an
So ändern Sie die Position einer Legende in Seaborn