Seaborn - Introdução
No mundo do Analytics, a melhor maneira de obter insights é visualizando os dados. Os dados podem ser visualizados representando-os como gráficos fáceis de entender, explorar e apreender. Esses dados ajudam a chamar a atenção de elementos-chave.
Para analisar um conjunto de dados usando Python, usamos Matplotlib, uma biblioteca de plotagem 2D amplamente implementada. Da mesma forma, Seaborn é uma biblioteca de visualização em Python. Ele é construído em cima do Matplotlib.
Seaborn Vs Matplotlib
Resume-se que, se Matplotlib “tenta tornar as coisas fáceis fáceis e as difíceis possíveis”, Seaborn tenta tornar um conjunto bem definido de coisas difíceis fáceis também. ”
Seaborn ajuda a resolver os dois principais problemas enfrentados pelo Matplotlib; os problemas são -
- Parâmetros Matplotlib padrão
- Trabalhando com frames de dados
À medida que Seaborn elogia e estende o Matplotlib, a curva de aprendizado é bastante gradual. Se você conhece o Matplotlib, já está na metade do Seaborn.
Características importantes do Seaborn
Seaborn é construído em cima da biblioteca de visualização Matplotlib do núcleo do Python. Pretende servir de complemento e não de substituição. No entanto, o Seaborn vem com alguns recursos muito importantes. Vamos ver alguns deles aqui. Os recursos ajudam em -
- Temas integrados para estilizar gráficos matplotlib
- Visualizando dados univariados e bivariados
- Ajustando e visualizando modelos de regressão linear
- Traçando dados estatísticos de série temporal
- Seaborn funciona bem com estruturas de dados NumPy e Pandas
- Ele vem com temas integrados para estilizar gráficos Matplotlib
Na maioria dos casos, você ainda usará Matplotlib para plotagem simples. O conhecimento do Matplotlib é recomendado para ajustar os gráficos padrão da Seaborn.