Визуализация данных в Seaborn. Введение
В этом курсе вы познакомитесь с Seaborn и научитесь представлять данные с помощью таких диаграмм, как диаграммы рассеяния, квадратные и столбчатые диаграммы.
Преподаватель
Иван Алтов
Преподаватель в ФМШ с 13 летним стажем \ Опыт программирования на C++, Java, Python
4часа
14видео
30упражнений
3700опыта
Описание курсаSeaborn – это мощная библиотека Python, позволяющая легко создавать информативные и красивые диаграммы. В этом курсе вы познакомитесь с Seaborn и научитесь представлять данные с помощью таких диаграмм, как диаграммы рассеяния, квадратные и столбчатые диаграммы. Вы сделаете это, изучая ответы на вопросы из опроса об увлечениях студентов и факторах, связанных с успеваемостью. Вы также узнаете о некоторых преимуществах Seaborn как инструмента статистического представления, например, как он автоматически рассчитывает доверительные интервалы. К концу курса вы сможете использовать Seaborn в различных ситуациях для изучения данных и эффективного предоставления результатов анализа данных другим.
1. Введение в Seaborn
Что такое Seaborn и когда его следует использовать? В этой главе вы это узнаете! Кроме того, вы узнаете, как создавать диаграммы рассеяния и подсчета, со списками данных и с помощью pandas DataFrames. Вы также познакомитесь с одним из главных преимуществ использования Seaborn - возможностью легко добавить третью переменную на ваши диаграммы, используя цвет для отображения различных подгрупп.Введение в Seaborn
50
Построение диаграммы рассеяния с помощью списков
100
Построение столбчатой диаграммы с помощью списков
100
Использование pandas с Seaborn
50
"Опрятные" и "неопрятные" данные
100
Построение столбчатой диаграммы с помощью DataFrame
100
Добавление третьей переменной при помощи hue
50
Hue и диаграмма рассеяния
100
Hue и столбчатая диаграмма
100
2. Построение диаграммы двух количественных переменных
В этой главе вы будете создавать и настраивать диаграммы, демонстрирующие взаимосвязь между двумя количественными переменными. Для этого вы будете изучать как уровень загрязнения воздуха в городе меняется в течение дня и как лошадиная сила связана с эффективностью использования топлива в автомобилях, используя диаграммы рассеяния и линейные диаграммы. Вы также узнаете еще одно большое преимущество использования Seaborn - возможность легко создавать подграфики на одном рисунке!Знакомство с реляционными диаграммами и подграфиками
50
Создание подграфиков с помощью col и row
100
Создание двухфакторных подграфиков
100
Персонализация диаграмм рассеяния
50
Изменение размера точек диаграммы рассеяния
100
Изменение стиля точек диаграммы рассеяния
100
Изучение линейных диаграмм
50
Создание линейных диаграмм
100
Представление стандартного отклонения с помощью линейных диаграмм
100
Построение подгрупп в линейных диаграммах
100
3. Визуализация Категориальной и Количественной переменной
Категориальные переменные присутствуют почти в каждом наборе данных, но они особенно выделяются в данных опросов. В этой главе вы узнаете, как создавать и настраивать категориальные диаграммы, такие как коробчатые, столбцовые, подсчета и точечные. Попутно вы изучите данные опросов молодежи об их интересах, студентов об их привычках в учебе и взрослых мужчин об их отношении к мужественности.Столбчатая диаграмма.
50
Столбчатая диаграмма
100
Столбчатые диаграммы с процентным соотношением
100
Персонализация столбчатых диаграмм
100
Диаграмма размаха.
50
Построение диаграммы размаха
100
Учет исключений
100
Регулировка "усов"
100
Точечные диаграммы
50
Персонализация точечных диаграмм
100
Точечные диаграммы с подгруппами
100
4. Персонализация Seaborn диаграмм
В этой, последней, части вы узнаете, как добавить информативные заголовки диаграмм и метки осей, которые являются одной из самых важных частей любой визуализации данных! Вы также узнаете, как настроить стиль ваших диаграмм так, чтобы быстрее сориентировать аудиторию на основные выводы. И в конце вы используете все полученные знания на практике в заключительных упражнениях курса!Изменение стиля и цвета диаграмм
50
Изменение стиля и палитры
100
Изменение масштаба
100
Использование пользовательской палитры
100
Добавление заголовков и меток: Часть 1
50
FacetGrids или AxesSubplots
100
Добавление заголовка к объекту FacetGrid
100
Добавление заголовков и меток: Часть 2
50
Добавление заголовка и меток осей
100
Поворот меток оси X
100
Объединение всего изученного
50
Диаграмма размаха с подгруппами
100
Диаграмма размаха с подгруппами и подграфиками
100
Молодец! Что дальше?
50
