Публикация была переведена автоматически. Исходный язык: Русский
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
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
Поделиться
