The post has been translated automatically. Original language: Russian
How do you impress a client, boss, or any customer of your research? Besides learning how to make visualizations using matplotlib, you can also learn how to make stunningly beautiful visualizations using seaborn.Seaborn is widely known in narrow circles as sns:
import seaborn as snsBesides the beauty, one of the most useful and interesting integrations is the ability to apply statistical analysis (draw confidence intervals) and make slices by category on the fly (see images and the hue parameter).
Can't wait to upgrade your skills when working with this library? The standard rule is: sit back, subscribe to the channel (so as not to miss new releases) and reserve a few hours a week in your schedule to study useful things: an introduction to seaborn.In order not to be unfounded about mathematical (and statistical) integrations, also learn to understand what the box-and-whisker plot draws (examples in the images inside violinplot).
Useful informationRead first: Part 1 introduction to ML and ML libraries for Python
Previous issue: Part 3 Visualization in data analysis
Save and subscribe if you want to be in demand in IT.BigData Team: the way you learn best
Как впечатлить клиента, начальника или любого заказчика ваших исследований? Помимо того, что вы научились делать визуализации с помощью matplotlib, вы можете научиться делать потрясающе красивые визуализации с помощью seaborn.Seaborn широко известен в узких кругах как sns:
import seaborn as sns
Помимо красоты, одна из самых полезных и интересных интеграций — это возможность применять статистический анализ (отрисовывать доверительные интервалы) и делать срезы по категориям на лету (см. изображения и параметр "hue").
Уже не терпится прокачать свои навыки при работе с этой библиотекой? Правило стандартное: усаживайтесь поудобнее и запасайте несколько часов в неделю в вашем графике для изучения полезного: an introduction to seaborn.
Чтобы не быть голословным про математические (и статистические) интеграции, научитесь также понимать, что отрисовывает box-and-whisker plot (примеры на изображениях внутри violinplot).
Полезная информация
Читать сначала: ч.1 введение в ML и библиотеки ML для Python
Предыдущий выпуск: ч.3 визуализация в анализе данных
BigData Team: the way you learn best
Share
