Najłatwiejszy sposób korzystania z seaborn: zaimportuj seaborn do formatu sns

Seaborn to biblioteka do wizualizacji danych w języku Python zbudowana na bazie Matplotlib .

Najpopularniejszym sposobem importowania Seaborna do środowiska Python jest użycie następującej składni:

 import seaborn as sns

Część kodu import seaborn mówi Pythonowi, aby zintegrował bibliotekę Seaborn z bieżącym środowiskiem.

Część kodu as sns mówi następnie Pythonowi, aby nadał Seabornowi alias sns . Dzięki temu możesz korzystać z funkcji Seaborn, po prostu wpisując sns.nazwa_funkcji zamiast seaborn.nazwa_funkcji.

Po zaimportowaniu Seaborna możesz skorzystać z wbudowanych funkcji, aby szybko wizualizować dane.

Ustaw motyw Seaborn

Po zaimportowaniu Seaborna możesz ustawić domyślny motyw fabuły, korzystając z następującej funkcji:

 sns. set_theme (style=' darkgrid ')

Ta funkcja przyjmuje jako argumenty następujące potencjalne style:

• darkgrid (ciemne tło z białą siatką)
• biała siatka (białe tło z szarą siatką)
• ciemny (ciemne tło bez siatki)
• biały (białe tło bez siatki)
• podziałka (białe tło z podziałką osi i bez siatki)

Zaleca się ustawienie motywu po zaimportowaniu biblioteki Seaborn.

Stwórz swoją pierwszą fabułę

Po zaimportowaniu Seaborna i ustawieniu motywu możesz stworzyć swoją pierwszą fabułę.

Seaborn ma kilka wbudowanych działek, które możesz stworzyć, w tym:

• Chmura kropek
• wykres liniowy
• fabuła historyczna
• kdeplot
• ecdfplot
• dywan
• rysowane w paski
• rój
• wykres pudełkowy
• fabuła skrzypcowa
• wykres kropkowy
• bartek

Na przykład, oto jak utworzyć prostą chmurę punktów przy użyciu wbudowanego zestawu danych wskazówek Seaborn:

 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 ')

A oto jak utworzyć wykres skrzypcowy przy użyciu tego samego zestawu danych:

 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 ')

Pełny przegląd funkcji śledzenia Seaborn można znaleźć natej stronie dokumentacji .

Dodatkowe zasoby

Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o Seaborn, zapoznaj się z pełną dokumentacją Seaborn online .

Aby zapoznać się z praktycznymi zastosowaniami Seaborna, zapoznaj się z następującymi tutorialami:

Jak dodać tytuł do działek Seaborn
Jak dostosować rozmiar figury na wykresie Seaborn
Jak zmienić pozycję legendy w Seaborn