Интерактивный курс
Введение в визуализацию данных с Seaborn
Узнайте, как создавать информативные и привлекательные визуализации в Python с помощью библиотеки Seaborn.
О курсе
Seaborn – это мощная библиотека Python, которая позволяет легко создавать информативные и привлекательные визуализации. Этот вводный курс научит вас, как визуализировать ваши данные, используя графики: такие как точечные диаграммы, коробчатые диаграммы и линейчатые диаграммы. Вы будете делать это, изучая ответы на опросы о хобби студентов и факторах, которые связаны с успехами в учебе. Вы также узнаете о некоторых преимуществах Seaborn как инструмента статистической визуализации, например, как он автоматически рассчитывает доверительные интервалы. К концу курса вы сможете использовать Seaborn в различных ситуациях для изучения ваших данных и эффективной передачи результатов анализа ваших данных другим.План занятий
Визуализация категориальной и количественной переменной
Категориальные переменные присутствуют почти в каждом наборе данных, но они особенно заметны в данных опроса. В этой главе вы узнаете, как создавать и настраивать категориальные графики, такие как коробчатые диаграммы, гистограммы, графы и точечные диаграммы. Попутно вы изучите данные опроса молодых людей об их интересах, студентов об их привычках в учебе и взрослых мужчин — что они ощущают на тему маскулинности.
Знакомство с Seaborn
Что такое Seaborn, и когда вы должны его использовать? В этой главе и узнаете! Кроме того, вы узнаете, как создавать точечные диаграммы и подсчитывать их с помощью списков данных и панелей данных. Вы также познакомитесь с одним из больших преимуществ использования Seaborn — возможностью легко добавить третью переменную на свои графики, используя цвет для представления различных подгрупп.
Визуализация двух количественных переменных
В этой главе вы создадите и настроите графики, которые визуализируют отношения между двумя количественными переменными. Для этого вы будете использовать точечные и линейные графики, чтобы изучить, как уровень загрязнения воздуха в городе меняется в течение дня и как мощность влияет на эффективность использования топлива в автомобилях. Вы также увидите еще одно большое преимущество использования Seaborn — возможность легко создавать подграфики на одной фигуре!
Изменение размера точек рассеяния
Создание подзаговоров с столбцом и строкой
Интерпретация линейных графиков
Введение в реляционные графики и подграфики
Настройка графиков рассеяния
Построение подгрупп на линейных графиках
Создание двухфакторных вспомогательных графиков
Изменение стиля точек в графике scatterplot
Визуализация стандартного отклонения с линейными графиками
Знакомство с линейными графиками
Настройка графиков Seaborn
В этой последней главе вы узнаете, как добавлять информативные заголовки графиков и метки осей, которые являются одной из наиболее важных частей любой визуализации данных! Вы также узнаете, как настроить стиль визуализаций, чтобы быстрее ориентировать свою аудиторию на ключевые выносы. Затем вы сложите все, что вы узнали, для заключительных упражнений курса!