Topshirdi: qurbonov doniyor qabul qildi: sultonov s

bog'liqliklar
Quyidagi Seaborn bog'liqliklarini ko'rib chiqamiz—
Python 2.7 yoki 3.4+
NumPy
SciPy
pandas
Matplotlib
Seaborn - Ma'lumotlar to'plami va kutubxonalarni import qilish
Kutubxonalarni import qilish
Ma'lumotlar to'plamini (jadvalli) boshqarish uchun eng zo'r kutubxona - Pandasni import qilishdan boshlaymiz. Ma'lumotlarni tahlil qilish uchun eng ko'p ishlatiladigan ma'lumotlar tuzilmasi bo'lgan DataFrames bilan ishlashda Seaborn juda qulaydir.
Quyidagi buyruq sizga pandasni import qilishga yordam beradi —
# Pandas for managing datasets
import pandas as pd
Endi grafikalarni sozlashimizga yordam beradigan Matplotlib kutubxonasini import qilaylik.
# Matplotlib for additional customization
from matplotlib import pyplot as plt
Biz quyidagi buyruq yordamida Seaborn kutubxonasini import qilamiz:
# Seaborn for plotting and styling
import seaborn as sb
Ma'lumotlar to'plamlarini import qilish
Kerakli kutubxonalarni import qildik. Ushbu bo'limda biz kerakli ma'lumotlar to'plamlarini qanday import qilishni tushunamiz.
Seaborn kutubxonada bir nechta muhim ma'lumotlar to'plami bilan birga keladi. Seaborn o'rnatilganda ma'lumotlar to'plamlari avtomatik ravishda yuklanadi.
Trening uchun ushbu ma'lumotlarning har qanday biridan foydalanishingiz mumkin. Quyidagi funktsiya bilan kerakli ma'lumotlar to'plamini yuklashingiz mumkin
load_dataset()
Ma'lumotlarni Pandas DataFrame sifatida import qilish
Ushbu bo'limda biz ma'lumotlar bazasini import qilamiz. Ushbu ma'lumotlar bazasi standart Pandas DataFrame sifatida yuklangan. Agar Pandas DataFrame-da biron bir funktsiya mavjud bo'lsa, u o'sha DataFrame-da ishlaydi.
Quyidagi kod satri ma'lumotlar bazasini import qilishga yordam beradi —
# Seaborn for plotting and styling
import seaborn as sb
df = sb.load_dataset('tips')
print df.head()
Yuqoridagi kod satri quyidagi natijani hosil qiladi —
total_bill tip sex smoker day time size
0 16.99 1.01 Female No Sun Dinner 2
1 10.34 1.66 Male No Sun Dinner 3
2 21.01 3.50 Male No Sun Dinner 3
3 23.68 3.31 Male No Sun Dinner 2
4 24.59 3.61 Female No Sun Dinner 4
Seaborn kutubxonasidagi barcha mavjud ma'lumotlar to'plamlarini ko'rish uchun quyidagi buyruqni get_dataset_names () funktsiyasi bilan quyida ko'rsatilgandek foydalanishingiz mumkin.:
import seaborn as sb
print sb.get_dataset_names()
Yuqoridagi kod satri quyidagi ma'lumotlar sifatida mavjud bo'lgan ma'lumotlar to'plamlari ro'yxatini qaytaradi
[u'anscombe', u'attention', u'brain_networks', u'car_crashes', u'dots',
u'exercise', u'flights', u'fmri', u'gammas', u'iris', u'planets', u'tips',
u'titanic']
DataFrames ma'lumotlarni to'rtburchaklar katakchalar shaklida saqlaydi, ular yordamida ma'lumotlarni osongina ko'rishingiz mumkin. To'rtburchakli panjaraning har bir satrida misol qiymatlari mavjud va panjaraning har bir ustuni ma'lum bir o'zgaruvchining ma'lumotlarini o'z ichiga olgan vektordir. Bu shuni anglatadiki, DataFrame satrlarida bir xil ma'lumot turidagi qiymatlar bo'lishi shart emas, ular raqamli, belgi, mantiqiy va boshqalar bo'lishi mumkin.
Python uchun DataFrames Pandas kutubxonasi bilan birga keladi va ikki o'lchovli belgilangan har xil turdagi ustunlarga ega ma'lumotlar tuzilmalari sifatida aniqlanadi.
Seaborn - Estetik shakl
Ma'lumotlarni vizualizatsiya qilish bir qadam, ma'lumotlarni vizuallashtirishni yanada takomillashtirish esa yana bir qadamdir. Vizualizatsiya auditoriyaga ularning e'tiborini jalb qilish uchun miqdoriy ma'lumotlarni etkazib berishda muhim rol o'ynaydi.
Estetika - bu tabiat va go'zallikning qiymati, xususan san'at bilan bog'liq bo'lgan tamoyillarning majmuini anglatadi. Vizualizatsiya - bu ma'lumotlarni samarali va osonlik bilan taqdim etish san'ati.
Matplotlib kutubxonasi xususiylashtirish uchun juda yaxshi, ammo undan foydalanish uchun jozibali va kutilgan syujetni olish uchun qanday sozlamalarni o'zgartirish kerakligini bilishingiz kerak. Matplotlibdan farqli o'laroq, Seaborn moslashtirilgan mavzular va Matplotlib raqamlarining ko'rinishini sozlash va boshqarish uchun yuqori darajadagi interfeys bilan ta'minlangan.
misol
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
def sinplot(flip = 1):
x = np.linspace(0, 14, 100)
for i in range(1, 5):
plt.plot(x, np.sin(x + i * .5) * (7 - i) * flip)
sinplot()
plt.show()
Standart Matplotlib sozlamalari bilan syujet shunday ko'rinadi —



Xuddi shu grafikani Seaborn-ning standart parametrlariga o'zgartirish uchun set () funktsiyasidan foydalaning—
misol
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
def sinplot(flip = 1):
x = np.linspace(0, 14, 100)
for i in range(1, 5):
plt.plot(x, np.sin(x + i * .5) * (7 - i) * flip)
import seaborn as sb
sb.set()
sinplot()
plt.show()
Natija

Yuqoridagi ikkita rasm Matplotlib va ​​Seabornning standart holatida grafikalarining farqini ko'rsatadi. Ma'lumotlarning taqdim etish bir xil, ammo ikkala holatda ham taqdimot uslubi boshqacha.