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Lernen Einführung in Seaborn | Visualisierung mit Seaborn
Ultimative Visualisierung mit Python
course content

Kursinhalt

Ultimative Visualisierung mit Python

Ultimative Visualisierung mit Python

1. Einführung in Matplotlib
2. Erstellen Häufig Verwendeter Diagramme
3. Anpassung von Plots
4. Mehr Statistische Diagramme
5. Visualisierung mit Seaborn

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Einführung in Seaborn

Seaborn ist eine High-Level-Plotting-Bibliothek, die auf matplotlib basiert. Schauen wir uns seine Vorteile im Vergleich zu matplotlib an:

  • einfachere Schnittstelle;
  • eine breite Palette von Standardstilen und Farbpaletten;
  • funktioniert gut mit pandas DataFrame;
  • eine breite Palette von eingebauten statistischen Funktionen.

Hier ist ein Beispiel für ein Diagramm, das mit seaborn mit nur einer Zeile Code erstellt wurde:

Anscheinend kann alles, was Sie mit seaborn erreichen können, auch mit matplotlib gemacht werden, doch es kann oft mehr Zeit und Mühe kosten.

Da matplotlib jedoch im Vergleich eine eher niedrigstufige Bibliothek ist, bietet es mehr Flexibilität für Ihre Diagramme. Wenn Sie also ein eher einzigartiges Diagramm mit vielen Anpassungen erstellen müssen, ist matplotlib immer noch die beste Wahl.

Aufgabe

Swipe to start coding

Importieren Sie die seaborn-Bibliothek mit dem Alias sns.

Lösung

Switch to desktopWechseln Sie zum Desktop, um in der realen Welt zu übenFahren Sie dort fort, wo Sie sind, indem Sie eine der folgenden Optionen verwenden
War alles klar?

Wie können wir es verbessern?

Danke für Ihr Feedback!

Abschnitt 5. Kapitel 1
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Einführung in Seaborn

Seaborn ist eine High-Level-Plotting-Bibliothek, die auf matplotlib basiert. Schauen wir uns seine Vorteile im Vergleich zu matplotlib an:

  • einfachere Schnittstelle;
  • eine breite Palette von Standardstilen und Farbpaletten;
  • funktioniert gut mit pandas DataFrame;
  • eine breite Palette von eingebauten statistischen Funktionen.

Hier ist ein Beispiel für ein Diagramm, das mit seaborn mit nur einer Zeile Code erstellt wurde:

Anscheinend kann alles, was Sie mit seaborn erreichen können, auch mit matplotlib gemacht werden, doch es kann oft mehr Zeit und Mühe kosten.

Da matplotlib jedoch im Vergleich eine eher niedrigstufige Bibliothek ist, bietet es mehr Flexibilität für Ihre Diagramme. Wenn Sie also ein eher einzigartiges Diagramm mit vielen Anpassungen erstellen müssen, ist matplotlib immer noch die beste Wahl.

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