Скрипичные диаграммы могут эффективно отображать распределение данных, сравнивать различные наборы данных и выявлять аномалии (выбросы) и тенденции. В этой статье мы рассмотрим четыре различных стиля скрипичных диаграмм Seaborn, включая обычную, сгруппированную, горизонтальную и улучшенную версии, и разберемся в случаях их применения, преимуществах и недостатках. Мы также покажем, как улучшить код, чтобы нарисовать структурированную скрипку. Читать далее
Визуализация данных является важной частью анализа данных, помогая нам лучше понять данные, выявлять закономерности и тенденции. Среди многих инструментов визуализации данных библиотека seaborn пользуется популярностью благодаря относительной простоте в использовании и…
Привет, Хабр!Часто в работе аналитика данных при подготовке очередного отчета или презентации, колоссальное количество времени уходит именно на графическую составляющую подготовки. Ведь все хотят сделать отчет не только информативным, но и визуально привлекательным.В этой статье мы разберем основные шаги, которые помогут сделать ваши матрицы стильными и продающими ваши результаты, используя лишь две основные библиотеки визуализации в Python - Seaborn и Matplotlib. Читать далее
Функция scatterplot() из библиотеки seaborn предназначена для построения диаграммы рассеяния, позволяя визуализировать взаимосвязь между двумя числовыми переменными. Она предоставляет множество параметров для настройки внешнего вида точек, цветовых оттенков и размеров, что делает её полезной для анализа данных с несколькими переменными. Читать далее