dankhanhphamnhu
New member
..
Seaborn là một thư viện Python để trực quan hóa dữ liệu thống kê.Nó được xây dựng trên đỉnh của matplotlib và cung cấp một giao diện cấp cao để tạo ra các ô đẹp và nhiều thông tin.Seaborn được thiết kế để giúp dễ dàng khám phá và trực quan hóa dữ liệu, và nó có thể được sử dụng cho nhiều nhiệm vụ khác nhau, bao gồm:
* Tạo biểu đồ phân tán, sơ đồ đường, biểu đồ thanh và biểu đồ
* Hình dung mối quan hệ giữa nhiều biến
* Tạo bản đồ nhiệt và bản đồ cụm
* Khám phá phân phối và ngoại lệ
* Áp dụng các phép biến đổi thống kê vào dữ liệu
Seaborn là một công cụ mạnh mẽ để trực quan hóa dữ liệu, và nó có thể được sử dụng để tạo ra các lô vừa đẹp và nhiều thông tin.Trong hướng dẫn này, chúng tôi sẽ cung cấp một giới thiệu nhẹ nhàng về Seaborn, và chúng tôi sẽ chỉ cho bạn cách sử dụng nó để tạo ra nhiều lô khác nhau.
## Bắt đầu với Seaborn
Bước đầu tiên là cài đặt Seaborn.Bạn có thể làm điều này bằng cách sử dụng lệnh sau:
`` `
PIP cài đặt Seaborn
`` `
Khi Seaborn được cài đặt, bạn có thể nhập nó vào kịch bản Python của bạn.
`` `
Nhập mục Seaborn dưới dạng SNS
`` `
## Tạo một biểu đồ phân tán đơn giản
Hãy bắt đầu bằng cách tạo ra một biểu đồ phân tán đơn giản.Chúng tôi sẽ sử dụng bộ dữ liệu `tips`, được bao gồm trong Seaborn.Bộ dữ liệu `TIPS` chứa dữ liệu về các mẹo nhà hàng và nó bao gồm các cột sau:
* `Total_bill`: Tổng hóa đơn cho bữa ăn
* `tip`: số tiền của mẹo
* `sex`: giới tính của khách hàng
* `Người hút thuốc ': Liệu khách hàng có phải là người hút thuốc
* `Day`: ngày trong tuần
* `Thời gian ': Thời gian trong ngày
Chúng ta có thể tạo một biểu đồ phân tán của các cột `Total_bill` và` tip` bằng mã sau:
`` `
sns.scatterplot (x = "Total_bill", y = "tip", data = tips)
`` `
Điều này sẽ tạo ra một biểu đồ phân tán cho thấy mối quan hệ giữa tổng hóa đơn và tiền boa.Cốt truyện sẽ được tô màu bởi giới tính của khách hàng.
!)
## Trực quan hóa phân phối dữ liệu
Seaborn cũng có thể được sử dụng để trực quan hóa việc phân phối dữ liệu.Chúng ta có thể làm điều này bằng cách sử dụng hàm `distplot ()`.Hàm `dispplot ()` có một mảng numpy làm đầu vào và vẽ biểu đồ biểu đồ của dữ liệu.Chúng ta cũng có thể sử dụng hàm `distplot ()` để vẽ ước tính mật độ hạt nhân (KDE) của dữ liệu.
Để tạo biểu đồ của cột `Total_bill`, chúng ta có thể sử dụng mã sau:
`` `
sns.distplot (Mẹo ["Total_Bill"])
`` `
Điều này sẽ tạo ra một biểu đồ của cột `Total_bill`.Biểu đồ sẽ hiển thị phân phối dữ liệu và hình dạng của phân phối.
! [Biểu đồ biển] (https://seaborn.pydata.org/_images/seaborn-distplot.png)
Chúng ta cũng có thể tạo biểu đồ KDE của cột `Total_bill` bằng mã sau:
`` `
sns.kdeplot (mẹo ["Total_bill"])
`` `
Điều này sẽ tạo ra một biểu đồ KDE của cột `Total_bill`.Biểu đồ sẽ hiển thị phân phối dữ liệu và hình dạng của phân phối.
!)
## Khám phá mối quan hệ giữa nhiều biến
Seaborn cũng có thể được sử dụng để khám phá các mối quan hệ giữa nhiều biến số.Chúng ta có thể làm điều này bằng cách sử dụng hàm `Pairplot ()`.Hàm `Pairplot ()` lấy một khung dữ liệu làm đầu vào và tạo ra một lưới các ô hiển thị mối quan hệ giữa mỗi cặp cột.
Để tạo một cặp của bộ dữ liệu `tips`, chúng ta có thể sử dụng mã sau:
`` `
SNS.Pairplot (Mẹo)
`` `
Điều này sẽ tạo ra một lưới các lô hiển thị các mối quan hệ giữa từng cặp cột trong
=======================================
#Seaborn #Python #data Visualization #statistics #Machine Learning ### Seaborn in Python: A Gentle Introduction
Seaborn is a Python library for statistical data visualization. It builds on top of Matplotlib and provides a high-level interface for creating beautiful and informative plots. Seaborn is designed to make it easy to explore and visualize data, and it can be used for a wide variety of tasks, including:
* Creating scatterplots, line plots, bar charts, and histograms
* Visualizing the relationships between multiple variables
* Creating heatmaps and cluster maps
* Exploring distributions and outliers
* Applying statistical transformations to data
Seaborn is a powerful tool for data visualization, and it can be used to create plots that are both beautiful and informative. In this tutorial, we will provide a gentle introduction to Seaborn, and we will show you how to use it to create a variety of different plots.
## Getting Started with Seaborn
The first step is to install Seaborn. You can do this using the following command:
```
pip install seaborn
```
Once Seaborn is installed, you can import it into your Python script.
```
import seaborn as sns
```
## Creating a Simple Scatterplot
Let's start by creating a simple scatterplot. We will use the `tips` dataset, which is included with Seaborn. The `tips` dataset contains data on restaurant tips, and it includes the following columns:
* `total_bill`: The total bill for the meal
* `tip`: The amount of the tip
* `sex`: The gender of the customer
* `smoker`: Whether the customer was a smoker
* `day`: The day of the week
* `time`: The time of day
We can create a scatterplot of the `total_bill` and `tip` columns using the following code:
```
sns.scatterplot(x="total_bill", y="tip", data=tips)
```
This will create a scatterplot that shows the relationship between the total bill and the tip. The plot will be colored by the gender of the customer.
## Visualizing the Distribution of Data
Seaborn can also be used to visualize the distribution of data. We can do this using the `distplot()` function. The `distplot()` function takes a NumPy array as input and plots a histogram of the data. We can also use the `distplot()` function to plot a kernel density estimate (KDE) of the data.
To create a histogram of the `total_bill` column, we can use the following code:
```
sns.distplot(tips["total_bill"])
```
This will create a histogram of the `total_bill` column. The plot will show the distribution of the data and the shape of the distribution.
We can also create a KDE plot of the `total_bill` column using the following code:
```
sns.kdeplot(tips["total_bill"])
```
This will create a KDE plot of the `total_bill` column. The plot will show the distribution of the data and the shape of the distribution.
## Exploring the Relationships Between Multiple Variables
Seaborn can also be used to explore the relationships between multiple variables. We can do this using the `pairplot()` function. The `pairplot()` function takes a DataFrame as input and creates a grid of plots that show the relationships between each pair of columns.
To create a pairplot of the `tips` dataset, we can use the following code:
```
sns.pairplot(tips)
```
This will create a grid of plots that show the relationships between each pair of columns in the
Seaborn là một thư viện Python để trực quan hóa dữ liệu thống kê.Nó được xây dựng trên đỉnh của matplotlib và cung cấp một giao diện cấp cao để tạo ra các ô đẹp và nhiều thông tin.Seaborn được thiết kế để giúp dễ dàng khám phá và trực quan hóa dữ liệu, và nó có thể được sử dụng cho nhiều nhiệm vụ khác nhau, bao gồm:
* Tạo biểu đồ phân tán, sơ đồ đường, biểu đồ thanh và biểu đồ
* Hình dung mối quan hệ giữa nhiều biến
* Tạo bản đồ nhiệt và bản đồ cụm
* Khám phá phân phối và ngoại lệ
* Áp dụng các phép biến đổi thống kê vào dữ liệu
Seaborn là một công cụ mạnh mẽ để trực quan hóa dữ liệu, và nó có thể được sử dụng để tạo ra các lô vừa đẹp và nhiều thông tin.Trong hướng dẫn này, chúng tôi sẽ cung cấp một giới thiệu nhẹ nhàng về Seaborn, và chúng tôi sẽ chỉ cho bạn cách sử dụng nó để tạo ra nhiều lô khác nhau.
## Bắt đầu với Seaborn
Bước đầu tiên là cài đặt Seaborn.Bạn có thể làm điều này bằng cách sử dụng lệnh sau:
`` `
PIP cài đặt Seaborn
`` `
Khi Seaborn được cài đặt, bạn có thể nhập nó vào kịch bản Python của bạn.
`` `
Nhập mục Seaborn dưới dạng SNS
`` `
## Tạo một biểu đồ phân tán đơn giản
Hãy bắt đầu bằng cách tạo ra một biểu đồ phân tán đơn giản.Chúng tôi sẽ sử dụng bộ dữ liệu `tips`, được bao gồm trong Seaborn.Bộ dữ liệu `TIPS` chứa dữ liệu về các mẹo nhà hàng và nó bao gồm các cột sau:
* `Total_bill`: Tổng hóa đơn cho bữa ăn
* `tip`: số tiền của mẹo
* `sex`: giới tính của khách hàng
* `Người hút thuốc ': Liệu khách hàng có phải là người hút thuốc
* `Day`: ngày trong tuần
* `Thời gian ': Thời gian trong ngày
Chúng ta có thể tạo một biểu đồ phân tán của các cột `Total_bill` và` tip` bằng mã sau:
`` `
sns.scatterplot (x = "Total_bill", y = "tip", data = tips)
`` `
Điều này sẽ tạo ra một biểu đồ phân tán cho thấy mối quan hệ giữa tổng hóa đơn và tiền boa.Cốt truyện sẽ được tô màu bởi giới tính của khách hàng.
!)
## Trực quan hóa phân phối dữ liệu
Seaborn cũng có thể được sử dụng để trực quan hóa việc phân phối dữ liệu.Chúng ta có thể làm điều này bằng cách sử dụng hàm `distplot ()`.Hàm `dispplot ()` có một mảng numpy làm đầu vào và vẽ biểu đồ biểu đồ của dữ liệu.Chúng ta cũng có thể sử dụng hàm `distplot ()` để vẽ ước tính mật độ hạt nhân (KDE) của dữ liệu.
Để tạo biểu đồ của cột `Total_bill`, chúng ta có thể sử dụng mã sau:
`` `
sns.distplot (Mẹo ["Total_Bill"])
`` `
Điều này sẽ tạo ra một biểu đồ của cột `Total_bill`.Biểu đồ sẽ hiển thị phân phối dữ liệu và hình dạng của phân phối.
! [Biểu đồ biển] (https://seaborn.pydata.org/_images/seaborn-distplot.png)
Chúng ta cũng có thể tạo biểu đồ KDE của cột `Total_bill` bằng mã sau:
`` `
sns.kdeplot (mẹo ["Total_bill"])
`` `
Điều này sẽ tạo ra một biểu đồ KDE của cột `Total_bill`.Biểu đồ sẽ hiển thị phân phối dữ liệu và hình dạng của phân phối.
!)
## Khám phá mối quan hệ giữa nhiều biến
Seaborn cũng có thể được sử dụng để khám phá các mối quan hệ giữa nhiều biến số.Chúng ta có thể làm điều này bằng cách sử dụng hàm `Pairplot ()`.Hàm `Pairplot ()` lấy một khung dữ liệu làm đầu vào và tạo ra một lưới các ô hiển thị mối quan hệ giữa mỗi cặp cột.
Để tạo một cặp của bộ dữ liệu `tips`, chúng ta có thể sử dụng mã sau:
`` `
SNS.Pairplot (Mẹo)
`` `
Điều này sẽ tạo ra một lưới các lô hiển thị các mối quan hệ giữa từng cặp cột trong
=======================================
#Seaborn #Python #data Visualization #statistics #Machine Learning ### Seaborn in Python: A Gentle Introduction
Seaborn is a Python library for statistical data visualization. It builds on top of Matplotlib and provides a high-level interface for creating beautiful and informative plots. Seaborn is designed to make it easy to explore and visualize data, and it can be used for a wide variety of tasks, including:
* Creating scatterplots, line plots, bar charts, and histograms
* Visualizing the relationships between multiple variables
* Creating heatmaps and cluster maps
* Exploring distributions and outliers
* Applying statistical transformations to data
Seaborn is a powerful tool for data visualization, and it can be used to create plots that are both beautiful and informative. In this tutorial, we will provide a gentle introduction to Seaborn, and we will show you how to use it to create a variety of different plots.
## Getting Started with Seaborn
The first step is to install Seaborn. You can do this using the following command:
```
pip install seaborn
```
Once Seaborn is installed, you can import it into your Python script.
```
import seaborn as sns
```
## Creating a Simple Scatterplot
Let's start by creating a simple scatterplot. We will use the `tips` dataset, which is included with Seaborn. The `tips` dataset contains data on restaurant tips, and it includes the following columns:
* `total_bill`: The total bill for the meal
* `tip`: The amount of the tip
* `sex`: The gender of the customer
* `smoker`: Whether the customer was a smoker
* `day`: The day of the week
* `time`: The time of day
We can create a scatterplot of the `total_bill` and `tip` columns using the following code:
```
sns.scatterplot(x="total_bill", y="tip", data=tips)
```
This will create a scatterplot that shows the relationship between the total bill and the tip. The plot will be colored by the gender of the customer.
## Visualizing the Distribution of Data
Seaborn can also be used to visualize the distribution of data. We can do this using the `distplot()` function. The `distplot()` function takes a NumPy array as input and plots a histogram of the data. We can also use the `distplot()` function to plot a kernel density estimate (KDE) of the data.
To create a histogram of the `total_bill` column, we can use the following code:
```
sns.distplot(tips["total_bill"])
```
This will create a histogram of the `total_bill` column. The plot will show the distribution of the data and the shape of the distribution.
We can also create a KDE plot of the `total_bill` column using the following code:
```
sns.kdeplot(tips["total_bill"])
```
This will create a KDE plot of the `total_bill` column. The plot will show the distribution of the data and the shape of the distribution.
## Exploring the Relationships Between Multiple Variables
Seaborn can also be used to explore the relationships between multiple variables. We can do this using the `pairplot()` function. The `pairplot()` function takes a DataFrame as input and creates a grid of plots that show the relationships between each pair of columns.
To create a pairplot of the `tips` dataset, we can use the following code:
```
sns.pairplot(tips)
```
This will create a grid of plots that show the relationships between each pair of columns in the
