Scienza dei dati di successo rapido
Un anello complottista per dominarli tutti!
Hai iniziato a utilizzare il nuovo Sistema di oggetti Seaborn per tracciare con Python? Dovresti assolutamente; è una cosa meravigliosa
Introdotto alla fine del 2022, il nuovo sistema si basa sul Grammatica della grafica paradigma che alimenta Quadro e R ggplot2. Ciò lo rende più flessibile, modulare e intuitivo. Tracciare con Python non è mai stato così bello.
In questo Scienza dei dati di successo rapido progetto, riceverai un tutorial rapido sulle nozioni di base del nuovo sistema. Riceverai anche diversi utili cheat sheet compilati dai documenti ufficiali di Seaborn Objects.
Utilizzeremo le seguenti librerie open source per questo progetto: panda, MatplotlibE nato dal mare. È possibile trovare le istruzioni di installazione in ciascuno dei collegamenti ipertestuali precedenti. Consiglio di installarli in a virtuale ambiente o, se sei un utente Anaconda, in a conda ambiente dedicato a questo progetto.
L'obiettivo di Seaborn è sempre stato quello di rendere Matplotlib, la principale libreria di plottaggio di Python, più facile da usare e più bella da vedere. In questo contesto Seaborn ha fatto affidamento dichiarativo plotting, in cui gran parte del codice di plottaggio viene sottratto.
Il nuovo sistema è progettato per essere ancora più intuitivo e per fare meno affidamento sulla difficile sintassi di Matplotlib. Si costruiscono trame in modo incrementaleutilizzando tipi di marcatori intercambiabili. Ciò riduce il numero di cose che devi ricordare consentendo al tempo stesso un flusso di lavoro logico e ripetibile.
Tutto inizia con Plot()
L'uso di a modulare approccio significa che non è necessario ricordare una dozzina o più di nomi di metodi, ad esempio barplot() O scatterplot() – per costruire appezzamenti. Ogni trama ora inizia con un singolo Plot() classe.
IL Plot() class imposta la tela bianca per la tua grafica. Inserisci il codice seguente per vedere un esempio (mostrato utilizzando JupyterLab):
Fonte: towardsdatascience.com
