Seaborn ist ein Werkzeug zur Datenvisualisierung in der Programmiersprache Python. Hier erfährst du alles, was du wissen musst: Präsentation, Anwendungsfälle, Vorteile, Schulungen...
Data Visualization ist eine Technik, mit der Data Scientists Rohdaten in Grafiken und Diagramme umwandeln können. Solche Illustrationen erleichtern das Lesen und Verstehen von Daten, weshalb Data Visualization sehr nützlich ist.
Es gibt viele „No-Code“-Tools, mit denen man Datenvisualisierungen erstellen kann: Tableau, Power BI, ChartBlocks… als Alternative kann man sich jedoch auch für die Programmiersprache Python entscheiden.
Dies erfordert zwar Programmierkenntnisse, bietet aber völlige Freiheit. Mithilfe von Python ist es möglich, Daten zu manipulieren, umzuwandeln und Visualisierungen zu erstellen. Viele Data Scientists wenden sich dieser Lösung zu.
Einer der Gründe, warum Python die beste Wahl für Data Science ist, ist sein großes Ökosystem an Bibliotheken.
Es gibt viele Python-Bibliotheken, mit denen man Daten manipulieren kann: numpy, pandas, matplotlib, tensorflow…
Während Matplotlib sehr beliebt ist, um Datenvisualisierungen zu erstellen, kann sie in der Anwendung kompliziert sein. Entwickler haben eine neue Bibliothek auf der Grundlage von Matplotlib erstellt: Seaborn.
Was ist Seaborn ?
Seaborn ist eine Bibliothek, mit der du statistische Grafiken in Python erstellen kannst. Sie basiert auf Matplotlib und lässt sich in die Pandas-Strukturen integrieren.
Die Bibliothek ist genauso leistungsfähig wie Matplotlib, bietet aber eine neue Einfachheit und Funktionalität. Sie ermöglicht es, Daten schnell zu erforschen und zu verstehen.
Komplette Datenrahmen können erfasst werden, und die internen Funktionen, die semantisches Mapping und statistische Aggregation ermöglichen, wandeln die Daten in grafische Visualisierungen um.
Die gesamte Komplexität von Matplotlib wird von Seaborn abstrahiert.
Es ist jedoch möglich, Grafiken zu erstellen, die all deinen Bedürfnissen und Anforderungen entsprechen.
Seaborn und die verschiedenen Arten von Datenvisualisierung
Seaborn stellt standardmäßig verschiedene Stile und Farbpaletten zur Verfügung, mit denen sich ansprechendere Grafiken erstellen lassen.
Die verschiedenen Arten von Visualisierungen ermöglichen es, die Beziehungen zwischen den Daten hervorzuheben. Dabei kann es sich um numerische Variablen handeln oder um Gruppen, Klassen und Abteilungen.
Relationsgrafiken werden verwendet, um die Beziehungen zwischen zwei Variablen zu verstehen, während kategoriale Grafiken Variablen, die nach Kategorien geordnet sind, visualisieren.
Verteilungsdiagramme werden verwendet, um univariate oder bivariate Verteilungen zu untersuchen. Mit Regressionsdiagrammen kann eine visuelle Anleitung hinzugefügt werden, um Muster in einem Datensatz für explorative Analysen hervorzuheben.
Was ist Seaborn ?
Die Seaborn-Bibliothek bietet mehrere wichtige Vorteile. Sie bietet verschiedene Arten von Visualisierungen. Sie hat eine kleine Syntax und bietet attraktive Standardthemen.
Sie ist ein ideales Werkzeug für die statistische Visualisierung.
Es wird verwendet, um Daten in Visualisierungen zusammenzufassen und die Verteilung von Daten darzustellen.
Außerdem ist Seaborn besser als Matplotlib integriert, um mit den Datenrahmen von Pandas zu arbeiten.
Schließlich ist es eine Erweiterung von Matplotlib, um mit Hilfe von Python durch eine Reihe direkterer Methoden schöne Grafiken zu erstellen.
Seaborn vs. Matplotlib : lequel utiliser ?
Matplotlib und Seaborn sind die beiden beliebtesten Python-Werkzeuge für die Datenvisualisierung. Beide haben ihre Vor- und Nachteile.
Matplotlib wird hauptsächlich für das Zeichnen von grundlegenden Diagrammen verwendet, während Seaborn viele Standarddesigns und eine große Auswahl an Schemata für die Visualisierung von Statistiken bietet.
Darüber hinaus automatisiert Seaborn die Erstellung von Mehrfachabbildungen. Das ist ein Vorteil, auch wenn es zu Problemen bei der Nutzung des Lebensspeichers führen kann. Ein weiterer Vorteil von Seaborn ist die verstärkte Integration mit Pandas und seinen Data Frames, obwohl Matplotlib auch mit Pandas und NumPy integriert ist.
Dafür bietet Matplotlib eine größere Flexibilität bei der Anpassung und eine teilweise bessere Leistung. Daher kann es in bestimmten Situationen die bessere Option sein.
Generell ist Seaborn die beste Wahl für ein DataViz-Tool für statistische Datenvisualisierungen.
Matplotlib hingegen erfüllt die Anforderungen an die Anpassung besser.
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