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在Analytics(分析)领域中,获得见解的最佳方法是可视化数据,通过将数据表示为易于理解,探索和掌握的图表,可以将数据可视化。此类数据有助于吸引关键元素的注意。

为了使用Python分析一组数据,无涯教程使用了Matplotlib,一个2D绘图库,同样Seaborn是Python中的可视化库,它创建在Matplotlib之上。

Seaborn解决Matplotlib面临的两个主要问题

  • 默认Matplotlib参数
  • 使用Data Frames

随着Seaborn对Matplotlib的补充和扩展,学习曲线是逐渐的,如果您了解Matplotlib,那么对你学习Seaborn很有帮助。

Seaborn特征

Seaborn创建在Python核心可视化库Matplotlib的基础上,它旨在作为补充,而不是替代,但是,Seaborn具有一些非常重要的函数。让无涯教程在这里看到其中的一些。函数有助于-

  • 内置用于设置matplotlib图形样式的主题
  • 可视化单变量和双变量数据
  • 拟合并可视化线性回归模型
  • 绘制统计时间序列数据
  • Seaborn与NumPy和Pandas数据结构配合良好
  • 它带有用于为Matplotlib图形设置样式的内置主题

在大多数情况下,您仍将使用Matplotlib进行简单绘图,建议您了解Matplotlib知识,以调整Seaborn的默认图。

链接:https://www.learnfk.comhttps://www.learnfk.com/seaborn/seaborn-introduction.html

来源:LearnFk无涯教程网

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