В памяти человека хранится около 10% данных, полученных из устной речи, и до 65% изображений. А еще исследователи Уортонской школы бизнеса доказали, что устной речью можно убедить 50% слушателей, а при использовании в презентации графиков этот показатель увеличивается до 67%. Вопрос визуализации данных не обошел стороной и разработчиков, работающих с Python, — инструмент Seaborn был создан именно для этого. Изучим его возможности!
Что такое Seaborn?
Seaborn — библиотека для анализа данных и отображения сложных зависимостей с помощью графиков на языке Python. Программный пакет создан на базе библиотеки matplotlib, также Seaborn поддерживает интеграцию с библиотекой для работы с табличными данными - pandas. Для автоматического преобразования данных в графики Seaborn использует семантические карты и функции статистической агрегации.
Интуитивно понятная структура Seaborn делает инструмент популярным как среди начинающих программистов, так и у профессионалов с многолетним опытом.
Новички могут использовать встроенные наборы данных для учебных целей и тестирования различных видов графиков. А продвинутым пользователям точно понравится возможность строить сложные графики с несколькими переменными для исследования больших массивов данных.
Возможности библиотеки Seaborn
Инструмент предоставляет Python разработчикам ряд уникальных возможностей для эффективной визуализации данных:
- Удобный интерфейс для построения гистограмм, линейных графиков, скрипичных графиков, тепловых карт, столбиковых диаграмм и других типов графиков.
- Ускорение визуализации за счет интеграции Seaborn с библиотекой pandas. Табличные данные фреймворка pandas передаются напрямую в функции построения графиков.
- Широкие возможности для кастомизации. Набор встроенных тем и стилей для изменения дизайна включает масштабирование элементов и настройку цветовых палитр. Это помогает в работе над презентациями, бизнес-отчетами, публикациями и научными статьями. Оптимизация дизайна не требует дополнительных строк кода, как в случае библиотеки Matplotlib.
- Готовые к использованию графики разного типа из Seaborn коллекции для визуализации распределений, корреляций, трендов и других результатов статистического анализа без погружения в математические детали.
- Автоматическая группировка данных и создание сложных диаграмм с помощью встроенного механизма создания многослойных графиков.
- Упрощенная визуализация многомерных связей в данных. Функции pairplot и heatmap исследуют парные отношения и корреляции между несколькими переменными в рамках глубокого анализа структуры данных.
Установка Seaborn
Менеджер пакетов Python установит Seaborn и все необходимые зависимости — matplotlib, pandas, numpy и scipy с помощью команды pip install seaborn.
pip install seaborn
Для старта работы Seaborn стоит импортировать следующие модули:
import seaborn as sns
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib
Для анализа и визуализации вы можете использовать собственные данные или выбрать один из встроенных датасетов Seaborn.
Визуализация с Seaborn: лучшие практики
- Выбирайте правильный тип графика для ваших данных.
Seaborn предоставляет широкий спектр типов графиков. Чаще всего пользователи применяют:
- точечные диаграммы (scatter plots);
Точечная диаграмма: соотношение размера счета и чаевых
- линейные графики (line plots);
Линейный график: изменение интенсивности сигнала во времени
- гистограммы (histograms);
Гистограмма: длина лепестков ириса
- коробчатые графики (box plots);
Коробчатый график: размер счета по дням недели
- скрипичные графики (violin plots);
Скрипичный график: распределение сортов ириса по длине лепестка
- тепловые карты (heatmaps);
Тепловые карты: корреляция между размером чаевых и общим счетом
- парные графики (pair plots);
Парные графики: соотношение между длиной лепестков и шириной чашелистиков у ирисов
Каждый из них предназначен для анализа и отображения разных типов данных.
Эффективность представления результатов анализа значительно зависит от выбора правильного типа графика для ваших данных. Например, диаграмма рассеивания может больше подойти для визуализации взаимосвязи между двумя переменными, а гистограмма — для визуализации распределения одной переменной.
- Эффективно используйте цвет.
Избегайте слишком большого количества цветов и ярких оттенков — это может затруднить восприятие. Выделите цветом важную информацию или группировки похожих данных.
- Подписывайте оси и используйте понятные метки.
Название осей, метки и описательный заголовок помогут вашей аудитории лучше понять идею вашей визуализации.
- Учитывайте степень подготовки вашей аудитории.
Если ваша аудитория не имеет технического бэкграунда, выражайтесь ясно и кратко, избегайте технического жаргона и четко объясняйте любые статистические концепции.
- Используйте релевантный статистический анализ.
Seaborn предоставляет ряд статистических функций. Для анализа ваших данных выбирайте ту, которая наиболее соответствует вашим данным и теме исследования.
- Используйте настройки визуализации.
Экспериментируйте со шрифтами, стилями и цветами, чтобы найти подходящий для наилучшего представления результатов вашего анализа.
В рамках курса «Python: визуализация данных» вы самостоятельно построите графики с помощью Seaborn и разработаете приложение с интерактивной визуализацией.
