Data -analisten en wetenschappers moeten altijd hun gegevens visualiseren om de variaties in de gegevensset te zien en ook om een ​​duidelijk beeld te geven aan de geïnteresseerde partij van waarmee ze werken en wat voor soort inferentie. Het is van het grootste belang dat elke data -analist een eerdere kennis heeft van gegevensweergavetechnieken.

Nu komt de vraag voort uit hoe gegevens visualisatie in het computersysteem en te efficiënt kunnen worden gemaakt.

Het antwoord op deze vraag is het gebruik van gespecialiseerde tools voor gegevensweergave zoals MS Excel, Tableau, Power BI, programmeertalen, enz. De beste en meest gebruikte onder deze tools is Python -programmeertaal. Deze taal heeft veel geïntegreerde bibliotheken die zelfverhuren zijn om de gegevens te analyseren met behulp van bepaalde formules en vervolgens verschillende soorten grafieken en glyphs te tekenen.

Een van die bibliotheken is deZeebornbibliotheek voor Python. Dit is een zeer solide bibliotheek die een API met een hoog niveau is dat is gebouwd op de Python Superior Matploootlib -bibliotheek en gemakkelijk verschillende afbeeldingen genereert die een kleinere hoeveelheid tijd consumeren. De gegevensset die vers is getekend, zoals CSV, XLSX of een ander bestandsformaat, heeft een soort categorische en numerieke kolommen aanwezig en deze kolommen moeten correct worden gevisualiseerd om de semantische relatie met de bestemmingsvariabele te zien.

Daarom helpt Seaborn bij het visualiseren van categorische en numerieke kolommen en de verschillende soorten afbeeldingen die kunnen worden gevisualiseerd met behulp van de Seaborn -bibliotheek worden hieronder gedetailleerd gedetailleerd:

Visualisatie van categorische kolommen

Er is een bereidheid om categorische kenmerken in Seaborn te visualiseren en de verschillende soorten categorische afbeeldingen die kunnen worden getekend zijn:

Tellen plot

Dit type grafiek kan worden gedaan met een categorische kolom, omdat het helpt om ons het aantal metadata in de kolom te geven. De manier om de teltekaartfunctie aan te roepen met behulp van Seaborn wordt hieronder aangegeven:

Barplot

Dit type grafiek is erg vergelijkbaar met de telgrafiek, het enige verschil is dat het accepteert dat XEY -coördinaten zijn gespecificeerd die de categorische kenmerken visualiseren die verband houden met sommige numerieke kenmerken. De manier van oproepbalklot wordt hieronder gegeven:

Contante diagram

Deze grafiek helpt gebruikers om de percentielwaarde van bepaalde categorische kenmerken te verkrijgen die verband houden met numerieke kenmerken. Een percentiel (of een percentiel) is een maatregel die wordt gebruikt in statistieken die de waarde aangeeft waaronder een bepaald percentage waarnemingen in een groep observaties daalt. Het 20e percentiel is bijvoorbeeld de waarde (of interpunctie) waaronder u 20% van de waarnemingen kunt vinden. De manier om boxploot te bellen met behulp van Seaborn wordt hieronder getoond:

Vioolplot

Dit is een gespecialiseerde casusdiagramgeval waarbij de visualisatie is gebaseerd op de weergave van het contante diagram en ook op de schatting van de dichtheid van de kernel tussen categorische kenmerken en numerieke kenmerken. De manier om een ​​vioolkaart te tekenen wordt hieronder getoond:

Visualisatie van numerieke kolommen

Om de numerieke kolommen te visualiseren, biedt SeaBorn verschillende soorten grafische weergave en sommige zijn:

Correlatie

De correlatie zegt in feite de correlatie tussen elk kenmerk met elkaar. Een correlatiekaart maakt gebruik van gekleurde cellen op een monochromatische schaal om een ​​2D -correlatiematrix te tonen tussen twee afzonderlijke dimensies of soorten gebeurtenissen. Het speelt een fundamentele rol bij de selectie van functies. De correlatie kan alleen worden gevonden als onze gegevensset hele of zwevende nummers en geen categorische kenmerken (ketens) bevat. De manier om de correlatie te tekenen met behulp van Seaborn wordt hieronder weergegeven:

Gezamenlijke plot

Het is een gespecialiseerd type grafiek dat de fluctuatie van een numeriek kenmerk met anderen toont. Het heeft veel verschillende soorten representaties en om hetzelfde te trekken met behulp van Seaborn, kijk hier:

Aflevering

Een peer -diagram staat ook bekend als het dispersiediagram waarin een variabele in dezelfde rij gegevens wordt vergeleken met de waarde van een andere variabele. Hieronder is de manier om plot te tekenen met behulp van SeaBorn:

Afstandsplot

Dist Plot helpt ons om de verdelingen van de kolomfunctie te verifiëren. De KDE -grafiek beschreven als een schatting van de dichtheid van de kern wordt gebruikt om de kansdichtheid van een continue variabele te visualiseren. Het vertegenwoordigt de kansdichtheid in verschillende waarden in een continue variabele. We kunnen ook een enkele grafiek tekenen voor meerdere monsters, wat helpt een efficiënter gegevensweergave. De manier om hetzelfde te tekenen wordt hieronder gegeven:

Conclusie

Met behulp van Seaborn vinden data -analisten het heel eenvoudig om hun gegevensset te visualiseren voor zowel categorische als numerieke kenmerken. Dus maak van deze gelegenheid gebruik om samen te werken met deze ongelooflijke Python -bibliotheek en begin vanaf nu prachtige graphics te maken om respect en roem in uw organisatie te krijgen.

• Wat is gegevensanalyse? Verschillende vormen van gegevensanalyse om het leven gemakkelijker te maken
• Beoordeling van de Navicat Premium Data Display Tool 15- Maak grafische afbeeldingen en rapporten
• Verschillende tools zijn vereist om gegevensanalyse en automatisch leren in Python uit te voeren