В памяти человека хранится около 10% данных, полученных из устной речи, и до 65% изображений. А еще исследователи Уортонской школы бизнеса доказали, что устной речью можно убедить 50% слушателей, а при использовании в презентации графиков этот показатель увеличивается до 67%. Вопрос визуализации данных не обошел стороной и разработчиков, работающих с Python, — инструмент Seaborn был создан именно для этого. Изучим его возможности!
Seaborn — библиотека для анализа данных и отображения сложных зависимостей с помощью графиков на языке Python. Программный пакет создан на базе библиотеки matplotlib, также Seaborn поддерживает интеграцию с библиотекой для работы с табличными данными - pandas. Для автоматического преобразования данных в графики Seaborn использует семантические карты и функции статистической агрегации.
Интуитивно понятная структура Seaborn делает инструмент популярным как среди начинающих программистов, так и у профессионалов с многолетним опытом.
Новички могут использовать встроенные наборы данных для учебных целей и тестирования различных видов графиков. А продвинутым пользователям точно понравится возможность строить сложные графики с несколькими переменными для исследования больших массивов данных.
Инструмент предоставляет Python разработчикам ряд уникальных возможностей для эффективной визуализации данных:
Менеджер пакетов Python установит Seaborn и все необходимые зависимости — matplotlib, pandas, numpy и scipy с помощью команды pip install seaborn.
pip install seaborn
Для старта работы Seaborn стоит импортировать следующие модули:
import seaborn as sns
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib
Для анализа и визуализации вы можете использовать собственные данные или выбрать один из встроенных датасетов Seaborn.
Seaborn предоставляет широкий спектр типов графиков. Чаще всего пользователи применяют:
Точечная диаграмма: соотношение размера счета и чаевых
Линейный график: изменение интенсивности сигнала во времени
Гистограмма: длина лепестков ириса
Коробчатый график: размер счета по дням недели
Скрипичный график: распределение сортов ириса по длине лепестка
Тепловые карты: корреляция между размером чаевых и общим счетом
Парные графики: соотношение между длиной лепестков и шириной чашелистиков у ирисов
Каждый из них предназначен для анализа и отображения разных типов данных.
Эффективность представления результатов анализа значительно зависит от выбора правильного типа графика для ваших данных. Например, диаграмма рассеивания может больше подойти для визуализации взаимосвязи между двумя переменными, а гистограмма — для визуализации распределения одной переменной.
Избегайте слишком большого количества цветов и ярких оттенков — это может затруднить восприятие. Выделите цветом важную информацию или группировки похожих данных.
Название осей, метки и описательный заголовок помогут вашей аудитории лучше понять идею вашей визуализации.
Если ваша аудитория не имеет технического бэкграунда, выражайтесь ясно и кратко, избегайте технического жаргона и четко объясняйте любые статистические концепции.
Seaborn предоставляет ряд статистических функций. Для анализа ваших данных выбирайте ту, которая наиболее соответствует вашим данным и теме исследования.
Экспериментируйте со шрифтами, стилями и цветами, чтобы найти подходящий для наилучшего представления результатов вашего анализа.
В рамках курса «Python: визуализация данных» вы самостоятельно построите графики с помощью Seaborn и разработаете приложение с интерактивной визуализацией.