Seaborn - Introducción
En el mundo de Analytics, la mejor forma de obtener información es visualizando los datos. Los datos se pueden visualizar representándolos como diagramas que son fáciles de entender, explorar y captar. Estos datos ayudan a llamar la atención sobre elementos clave.
Para analizar un conjunto de datos usando Python, utilizamos Matplotlib, una biblioteca de trazado 2D ampliamente implementada. Asimismo, Seaborn es una biblioteca de visualización en Python. Está construido sobre Matplotlib.
Seaborn Vs Matplotlib
Se resume que si Matplotlib "intenta hacer las cosas fáciles fáciles y las difíciles posibles", Seaborn intenta hacer que un conjunto bien definido de cosas difíciles también sea fácil ".
Seaborn ayuda a resolver los dos problemas principales que enfrenta Matplotlib; los problemas son -
- Parámetros predeterminados de Matplotlib
- Trabajar con marcos de datos
Como Seaborn complementa y amplía Matplotlib, la curva de aprendizaje es bastante gradual. Si conoce Matplotlib, ya está a la mitad de Seaborn.
Características importantes de Seaborn
Seaborn se basa en la biblioteca de visualización central de Python, Matplotlib. Está destinado a servir como complemento y no como reemplazo. Sin embargo, Seaborn viene con algunas características muy importantes. Veamos algunos de ellos aquí. Las funciones ayudan en:
- Temas integrados para diseñar gráficos matplotlib
- Visualización de datos univariados y bivariados
- Ajustar y visualizar modelos de regresión lineal
- Trazar datos estadísticos de series de tiempo
- Seaborn funciona bien con estructuras de datos NumPy y Pandas
- Viene con temas integrados para diseñar gráficos Matplotlib
En la mayoría de los casos, seguirá usando Matplotlib para un trazado simple. Se recomienda el conocimiento de Matplotlib para modificar los gráficos predeterminados de Seaborn.