{"id":175396,"date":"2023-04-28T18:32:58","date_gmt":"2023-04-28T17:32:58","guid":{"rendered":"https:\/\/datascientest.com\/de\/?p=175396"},"modified":"2023-04-28T18:35:57","modified_gmt":"2023-04-28T17:35:57","slug":"seaborn-alles-ueber-das-python-tool-zur-datenvisualisierung","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/datascientest.com\/de\/seaborn-alles-ueber-das-python-tool-zur-datenvisualisierung","title":{"rendered":"Seaborn: Alles \u00fcber das Python-Tool zur Datenvisualisierung"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"175396\" class=\"elementor elementor-175396\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-173c6e67 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"173c6e67\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-554a329f\" data-id=\"554a329f\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5faf2793 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"5faf2793\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-heading-title{padding:0;margin:0;line-height:1}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title[class*=elementor-size-]>a{color:inherit;font-size:inherit;line-height:inherit}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-small{font-size:15px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-medium{font-size:19px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-large{font-size:29px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xl{font-size:39px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xxl{font-size:59px}<\/style><h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Seaborn ist ein Werkzeug zur Datenvisualisierung in der Programmiersprache Python. Hier erf\u00e4hrst du alles, was du wissen musst: Pr\u00e4sentation, Anwendungsf\u00e4lle, Vorteile, Schulungen...<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-7ee471a3 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"7ee471a3\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-4c3c8d45\" data-id=\"4c3c8d45\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-6103e9fd elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"6103e9fd\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-stacked .elementor-drop-cap{background-color:#69727d;color:#fff}.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-framed .elementor-drop-cap{color:#69727d;border:3px solid;background-color:transparent}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap{margin-top:8px}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap-letter{width:1em;height:1em}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap{float:left;text-align:center;line-height:1;font-size:50px}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap-letter{display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t<p><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/dataviz\">Data Visualization<\/a> ist eine Technik, mit der Data Scientists Rohdaten in Grafiken und Diagramme umwandeln k\u00f6nnen. Solche Illustrationen erleichtern das Lesen und Verstehen von Daten, weshalb Data Visualization sehr n\u00fctzlich ist.<\/p><p>Es gibt viele &#8222;No-Code&#8220;-Tools, mit denen man Datenvisualisierungen erstellen kann: Tableau, <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/power-bi-die-business-intelligence-losung-von-microsoft\">Power BI<\/a>, ChartBlocks&#8230; als Alternative kann man sich jedoch auch f\u00fcr die Programmiersprache Python entscheiden.<\/p><p>Dies erfordert zwar Programmierkenntnisse, bietet aber v\u00f6llige Freiheit. Mithilfe von Python ist es m\u00f6glich, Daten zu manipulieren, umzuwandeln und Visualisierungen zu erstellen. Viele Data Scientists wenden sich dieser L\u00f6sung zu.<\/p><p>Einer der Gr\u00fcnde, warum Python die beste Wahl f\u00fcr Data Science ist, ist sein gro\u00dfes \u00d6kosystem an Bibliotheken.<\/p><p>Es gibt viele Python-Bibliotheken, mit denen man Daten manipulieren kann: <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/numpy\">numpy<\/a>, pandas, <a href=\"https:\/\/matplotlib.org\/\">matplotlib<\/a>, tensorflow&#8230;<\/p><p>W\u00e4hrend 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: <strong>Seaborn.<\/strong><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-434f7e80 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"434f7e80\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-53e2ea75\" data-id=\"53e2ea75\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-34c4a4f elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"34c4a4f\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Was ist Seaborn ?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-5c78571d elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"5c78571d\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-5cb97a5f\" data-id=\"5cb97a5f\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-711baf86 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"711baf86\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Seaborn ist eine Bibliothek, mit der du statistische Grafiken in Python erstellen kannst. Sie basiert auf Matplotlib und l\u00e4sst sich in die Pandas-Strukturen integrieren.<\/p><p>Die <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/top-10-der-python-bibliotheken-fur-data-scientists\">Bibliothek<\/a> ist genauso leistungsf\u00e4hig wie Matplotlib, bietet aber eine neue Einfachheit und Funktionalit\u00e4t. Sie erm\u00f6glicht es, Daten schnell zu erforschen und zu verstehen.<\/p><p>Komplette Datenrahmen k\u00f6nnen erfasst werden, und die internen Funktionen, die semantisches <strong>Mapping<\/strong> und statistische Aggregation erm\u00f6glichen, wandeln die Daten in grafische Visualisierungen um.<\/p><p>Die gesamte Komplexit\u00e4t von Matplotlib wird von Seaborn abstrahiert.<\/p><p>Es ist jedoch m\u00f6glich, Grafiken zu erstellen, die all deinen Bed\u00fcrfnissen und Anforderungen entsprechen.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-6a477374 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"6a477374\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-5c8dcc1\" data-id=\"5c8dcc1\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5a1fc825 elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"5a1fc825\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/unsere-aus-und-weiterbildungen\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Seaborn lernen<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-4c4473bb elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"4c4473bb\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-22038ab0\" data-id=\"22038ab0\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-207a0578 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"207a0578\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Seaborn und die verschiedenen Arten von Datenvisualisierung<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-5a3f2d9f elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"5a3f2d9f\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-dca780\" data-id=\"dca780\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3a57bfea elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"3a57bfea\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><strong>Seaborn<\/strong> stellt standardm\u00e4\u00dfig verschiedene Stile und Farbpaletten zur Verf\u00fcgung, mit denen sich ansprechendere Grafiken erstellen lassen.<\/p><p>Die verschiedenen Arten von <strong>Visualisierungen<\/strong> erm\u00f6glichen es, die Beziehungen zwischen den Daten hervorzuheben. Dabei kann es sich um numerische Variablen handeln oder um Gruppen, Klassen und Abteilungen.<\/p><p>Relationsgrafiken werden verwendet, um die Beziehungen zwischen zwei Variablen zu verstehen, w\u00e4hrend kategoriale Grafiken Variablen, die nach Kategorien geordnet sind, visualisieren.<\/p><p><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/dendrogramm\">Verteilungsdiagramme<\/a> werden verwendet, um univariate oder bivariate Verteilungen zu untersuchen. Mit Regressionsdiagrammen kann eine visuelle Anleitung hinzugef\u00fcgt werden, um Muster in einem Datensatz f\u00fcr explorative Analysen hervorzuheben.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-61df9405 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"61df9405\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-698adfa3\" data-id=\"698adfa3\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1457b34d elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"1457b34d\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-image{text-align:center}.elementor-widget-image a{display:inline-block}.elementor-widget-image a img[src$=\".svg\"]{width:48px}.elementor-widget-image img{vertical-align:middle;display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figure class=\"wp-caption\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"800\" height=\"370\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/04\/seaborn-graphique.png\" class=\"attachment-large size-large wp-image-175399\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/04\/seaborn-graphique.png 960w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/04\/seaborn-graphique-300x139.png 300w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/04\/seaborn-graphique-768x355.png 768w\" sizes=\"(max-width: 800px) 100vw, 800px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figcaption class=\"widget-image-caption wp-caption-text\"><\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-71a217eb elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"71a217eb\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-c42f6c8\" data-id=\"c42f6c8\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-75bf0f71 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"75bf0f71\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Was ist Seaborn ?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-4b120c00 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"4b120c00\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-6b98997\" data-id=\"6b98997\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5c892e1f elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"5c892e1f\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Die<strong> Seaborn-Bibliothek<\/strong> bietet mehrere wichtige Vorteile. Sie bietet verschiedene Arten von Visualisierungen. Sie hat eine kleine Syntax und bietet attraktive Standardthemen.<\/p><p>Sie ist ein ideales Werkzeug f\u00fcr die statistische Visualisierung.<\/p><p>Es wird verwendet, um Daten in Visualisierungen zusammenzufassen und die Verteilung von Daten darzustellen.<\/p><p>Au\u00dferdem ist<strong> Seaborn besser als Matplotlib<\/strong> integriert, um mit den Datenrahmen von Pandas zu arbeiten.<\/p><p>Schlie\u00dflich ist es eine Erweiterung von <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/4-dinge-die-du-mit-matplotlib-tun-koennen-solltest\">Matplotlib<\/a>, um mit Hilfe von Python durch eine Reihe direkterer Methoden sch\u00f6ne Grafiken zu erstellen.<\/p><p>&gt;&gt; <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/treemap-definition-anwendung-und-grenzen\">Treemap: Was ist das ?<\/a><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-3ee9beb8 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"3ee9beb8\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-521bc8a5\" data-id=\"521bc8a5\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-26c8e5bf elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"26c8e5bf\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Seaborn vs. Matplotlib : lequel utiliser ?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-68e266c0 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"68e266c0\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-3de5223c\" data-id=\"3de5223c\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-697e446a elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"697e446a\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><strong>Matplotlib und Seaborn<\/strong> sind die beiden beliebtesten Python-Werkzeuge f\u00fcr die Datenvisualisierung. Beide haben ihre Vor- und Nachteile.<\/p><p>Matplotlib wird haupts\u00e4chlich f\u00fcr das Zeichnen von grundlegenden Diagrammen verwendet, w\u00e4hrend Seaborn viele Standarddesigns und eine gro\u00dfe Auswahl an Schemata f\u00fcr die Visualisierung von Statistiken bietet.<\/p><p>Dar\u00fcber hinaus automatisiert Seaborn die Erstellung von Mehrfachabbildungen. Das ist ein Vorteil, auch wenn es zu Problemen bei der Nutzung des Lebensspeichers f\u00fchren kann. Ein weiterer Vorteil von Seaborn ist die verst\u00e4rkte Integration mit Pandas und seinen <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/dataframe\">Data Frames,<\/a> obwohl Matplotlib auch mit Pandas und <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/numpy\">NumPy<\/a> integriert ist.<\/p><p>Daf\u00fcr bietet Matplotlib eine gr\u00f6\u00dfere Flexibilit\u00e4t bei der Anpassung und eine teilweise bessere Leistung. Daher kann es in bestimmten Situationen die bessere Option sein.<\/p><p>Generell ist Seaborn die beste Wahl f\u00fcr ein DataViz-Tool f\u00fcr statistische Datenvisualisierungen.<\/p><p>Matplotlib hingegen erf\u00fcllt die Anforderungen an die Anpassung besser.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-50edda2 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"50edda2\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-1100808\" data-id=\"1100808\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-c799596 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"c799596\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Warum und wie lerne ich, Seaborn zu benutzen? Die DataScientest-Weiterbildungen<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-457eb6cc elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"457eb6cc\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-3da5b24f\" data-id=\"3da5b24f\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-4b863d31 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"4b863d31\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Die <strong>Visualisierung von Daten<\/strong> wird in allen Wirtschaftszweigen stark genutzt. Daher ist das Beherrschen eines <strong>DataViz-Tools<\/strong> eine wertvolle und begehrte F\u00e4higkeit.<\/p><p>Die <strong>DataTrainings von DataScientest<\/strong> erm\u00f6glichen es dir, diese F\u00e4higkeiten zu erlernen.<\/p><p>Die Tools <strong>Matplotlib<\/strong> und Seaborn sind beide Teil des Data Visualization-Moduls unserer <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/weiterbildung-data-analyst\">Data Analyst<\/a>-, Data Scientist- und Data Management-Kurse.<\/p><p>In diesen Kursen kannst du alle F\u00e4higkeiten erwerben, die du als Analyst, Manager oder Datenwissenschaftler ben\u00f6tigst.<\/p><p>Neben DataViz lernst du auch Programmieren, den Umgang mit Datenbanken, Machine Learning und Deep Learning.<\/p><p>Unsere verschiedenen Kurse verfolgen einen innovativen und vorteilhaften Blended-Learning-Ansatz, der Pr\u00e4senzunterricht und Fernunterricht miteinander verbindet. Sie k\u00f6nnen als Weiterbildung oder als BootCamp in nur wenigen Wochen absolviert werden.<\/p><p>Am Ende des Kurses erhalten die Absolventen ein von der <a href=\"https:\/\/www.sorbonne-universite.fr\/\">Universit\u00e4t Sorbonne<\/a> zertifiziertes Diplom. Von den Alumni haben 93 % unmittelbar nach Abschluss des Kurses einen Job gefunden. Warte nicht l\u00e4nger und entdecke unsere verschiedenen Kurse, um den Umgang mit Seaborn und allen Werkzeugen der <strong>Data Science<\/strong> zu erlernen!<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-1b6e240e elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"1b6e240e\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-31956775\" data-id=\"31956775\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-77e08e17 elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"77e08e17\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/unsere-aus-und-weiterbildungen\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Entdecke unsere Weiterbildungen<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-31a88525 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"31a88525\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-7f641f71\" data-id=\"7f641f71\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-729024a5 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"729024a5\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Du wei\u00dft alles \u00fcber<strong> Seaborn.<\/strong> Schau dir unsere Einf\u00fchrung in die Data Science und unseren Leitfaden f\u00fcr den Einstieg in die Nutzung von <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/lead-data-scientist-alles-was-du-wissen-musst\">Python f\u00fcr Machine Learning an.<\/a><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-6cfd22ea elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"6cfd22ea\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-a04f4d7\" data-id=\"a04f4d7\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-6db3c30d elementor-widget elementor-widget-html\" data-id=\"6db3c30d\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"html.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<script type=\"application\/ld+json\">.\n{\n  \"@context\": \"https:\/\/schema.org\",\n  \"@type\": \"FAQPage\",\n  \"mainEntity\": [{{\n    \"@type\": \"Frage\",\n    \"name\": \"Was ist Seaborn?\",\n    \"acceptedAnswer\": {\n      \"@type\": \"Answer\",\n      \"text\": \"Seaborn ist eine Bibliothek zur Erstellung von statistischen Diagrammen in Python. Sie basiert auf Matplotlib und l\u00e4sst sich in Pandas-Strukturen integrieren.\"\n    }\n  },{\n    \"@type\": \"Question\",\n    \"name\": \"Seaborn und die verschiedenen Arten von Dataviz\",\n    \"acceptedAnswer\": {\n      \"@type\": \"Answer\",\n      \"text\": \"Seaborn bietet standardm\u00e4\u00dfig verschiedene Stile und Farbpaletten, um ansprechende Grafiken zu erstellen. Die verschiedenen Arten von Visualisierungen erm\u00f6glichen es, die Beziehungen zwischen den Daten zu verdeutlichen. Dies k\u00f6nnen numerische Variablen oder Gruppen, Klassen und Abteilungen sein.\"\n    }\n  },{\n    \"@type\": \"Question\",\n    \"name\": \"Was sind die Vorteile von Seaborn?\",\n    \"acceptedAnswer\": {\n      \"@type\": \"Answer\",\n      \"text\": \"Die Seaborn-Bibliothek bietet einige wichtige Vorteile. Sie bietet verschiedene Arten von Visualisierungen. 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