Seaborn: Python 및 분포도

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**Seaborn **은 matplotlib 위에 구축되고 Python의 pandas 데이터 구조와 밀접하게 통합된 데이터 시각화 라이브러리입니다. 시각화는 데이터 탐색 및 이해를 돕는 Seaborn의 핵심 부분입니다.

하나는 친숙해야합니다 넘피 그리고 매트플롯립 그리고 판다 Seaborn에 대해 알아보십시오.

Seaborn은 다음과 같은 기능을 제공합니다.

  1. 변수 간의 관계를 결정하기 위한 데이터 세트 지향 API.
  2. 선형 회귀 플롯의 자동 추정 및 플로팅.
  3. 다중 플롯 그리드에 대한 높은 수준의 추상화를 지원합니다.
  4. 일변량 및 이변량 분포 시각화.

이것은 Seaborn이 제공하는 기능 중 일부일 뿐이며 더 많은 기능이 있으며 모든 기능을 탐색할 수 있습니다. 여기 .

Seaborn 라이브러리를 초기화하기 위해 사용된 명령은 다음과 같습니다.

philo.com/roku 코드
import seaborn as sns

Seaborn을 사용하여 다음과 같은 다양한 플롯을 그릴 수 있습니다.

  1. 분포도
  2. 파이 차트 및 막대 차트
  3. 산점도
  4. 페어 플롯
  5. 히트맵

이 기사 전체에서는 Google Playstore에서 다운로드한 데이터 세트를 사용하고 있습니다. 캐글 .

1. 분포도

Seaborn의 분포도를 Matplotlib의 히스토그램과 비교할 수 있습니다. 둘 다 꽤 유사한 기능을 제공합니다. 히스토그램의 빈도 플롯 대신 y축에 대략적인 확률 밀도를 플롯합니다.

분포 그래프를 플롯하기 위해 코드에서 **sns.distplot() **을 사용할 것입니다.

더 진행하기 전에 먼저 데이터 세트에 액세스하겠습니다.

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Seaborn: Python 및 분포도

Seaborn은 matplotlib 위에 구축되고 Python의 pandas 데이터 구조와 밀접하게 통합된 데이터 시각화 라이브러리입니다. 시각화는 데이터 탐색 및 이해를 돕는 Seaborn의 핵심 부분입니다. Seaborn에 대해 배우려면 Numpy와 Matplotlib 및 Pandas에 익숙해야 합니다.