在Google Analytics(分析)领域,获得洞察力的最佳方式是通过可视化数据。可以通过将数据表示为易于理解,探索和掌握的图来可视化数据。这些数据有助于吸引关键要素的注意力。

为了使用Python分析一组数据,我们使用了Matplotlib,这是一个广泛实现的2D绘图库。同样,Seaborn是Python中的可视化库。它建立在Matplotlib之上。

Seaborn与Matplotlib

总结一下,如果Matplotlib“试图让事情变得轻松而艰难,那么Seaborn也试图让一套定义明确的事情变得容易。”

Seaborn有助于解决Matplotlib面临的两个主要问题; 问题是

  • 默认的Matplotlib参数

  • 使用数据框架

随着Seaborn对Matplotlib的称赞和扩展,学习曲线非常渐进。如果你知道Matplotlib,你已经在Seaborn的中途了。

Seaborn的重要特征

Seaborn构建于Python的核心可视化库Matplotlib之上。它旨在作为补充,而不是替代。然而,Seaborn带有一些非常重要的功能。我们在这里看一些。这些功能有助于

  • 内置主题的样式matplotlib图形

  • 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

  • 它内置了Matplotlib图形样式的主题

在大多数情况下,您仍然可以使用Matplotlib进行简单的绘图。建议使用Matplotlib的知识来调整Seaborn的默认图。

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