Seaborn Python (Entwicklerleitfaden zur Funktionsweise)

Einführung

Statistische Datenvisualisierung Seaborn ist eine beliebte Python-Visualisierungsbibliothek. Es basiert auf dem Matplotlib-Python-Modul und bietet eine hochrangige Schnittstelle zum Erstellen ansprechender und informativer statistischer Grafiken. Seaborn eignet sich besonders gut zur Visualisierung komplexer Datensätze und macht die Datenanalyse intuitiver. Später in diesem Artikel werden wir auch auf IronPDF eingehen, eine Bibliothek zur PDF-Erstellung und -Manipulation von IronSoftware.

Wesentliche Merkmale

1. High-Level Interface: Seaborn bietet eine High-Level-Schnittstelle, die den Prozess der Erstellung komplexer Visualisierungen vereinfacht. Das bedeutet, dass Sie mit nur wenigen Zeilen Code anspruchsvolle Plots erstellen können.

2. Integration mit Pandas: Seaborn arbeitet nahtlos mit Pandas-Datenstrukturen, was es einfach macht, Daten, die in DataFrames gespeichert sind, zu visualisieren.

3. Schöne Standardstile: Seaborn bietet schöne Standardstile und Farbpaletten, die dazu beitragen, die Diagramme ansprechender und leichter interpretierbar zu machen.

4. Statistische Schätzung: Seaborn enthält Funktionen zur Schätzung und Darstellung statistischer Zusammenhänge, wie Regressionslinien und Konfidenzintervalle.

   5. Eindimensionale und zweidimensionale Verteilungen: Seaborn unterstützt die statistische Datenvisualisierung mit

   Eindimensionale Verteilungen in Seaborn

   1. Histogramm: Visualisiert die Häufigkeit von Datenpunkten in Kategorien.

   2. KDE-Diagramm: Zeigt eine glatte Kurve, die die Datendichte darstellt.

   3. ECDF-Plot: Zeigt den kumulativen Anteil der Datenpunkte an.

   4. Box-Plot: Veranschaulicht die Datenverteilung mit Quartilen und Ausreißern.

   Bivariate Verteilungen in Seaborn

   1. Streudiagramm: Stellt die Beziehung zwischen zwei Variablen dar.

   2. Hexbin-Diagramm: Verwendet sechseckige Bins, um die Datendichte darzustellen.

   3. Bivariate KDE-Plot: Glatter Dichteplot für zwei Variablen.

   4. Paarplot: Zeigt paarweise Beziehungen in einem Datensatz.

Erste Schritte

Um mit Seaborn zu beginnen, müssen Sie es mit pip installieren:

pip install seaborn

py

Nach der Installation können Sie Seaborn mit import matplotlib importieren und Visualisierungen erstellen. Hier ist ein einfaches Beispiel:

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
# Load an example dataset
tips = sns.load_dataset("tips")
# Create a simple scatter plot
sns.scatterplot(data=tips, x="total_bill", y="tip", hue="time")
plt.show()

py

In diesem Beispiel laden wir das „tips“-Datenset und erstellen ein Streudiagramm, das die Beziehung zwischen der Gesamtrechnung und dem Trinkgeldbetrag zeigt, wobei verschiedene Farben unterschiedliche Tageszeiten repräsentieren.

Ausgabe

Häufig verwendete Diagramme

1. Relationale Plots: Diese Plots zeigen Beziehungen zwischen Variablen. Beispiele umfassen Streudiagramme und Liniendiagramme.

sns.relplot(data=tips, x="total_bill", y="tip", hue="smoker", style="time")
    plt.show()

py

2. Kategorische Diagramme: Diese Diagramme visualisieren kategoriale Daten. Beispiele umfassen Balkendiagramme, Kastendiagramme und Violindiagramme.

sns.boxplot(data=tips, x="day", y="total_bill", hue="smoker")
    plt.show()

py

3. Verteilungsdiagramme: Beispiele umfassen Histogramme und Kerndichteschätzung sowie Diagramme.

sns.histplot(data=tips, x="total_bill", kde=True)
    plt.show()

py

4. Matrixdiagramme: Diese Diagramme visualisieren Daten in Matrixform. Beispiele sind Heatmaps und Clustermaps.

glue = sns.load_dataset("glue").pivot(index="Model", columns="Task", values="Score")
    sns.heatmap(glue)
    plt.show()

py

Seaborn-Diagramme können auch für Verteilungsdiagramme, Liniendiagramme, Boxplots und Balkendiagramme verwendet werden, und das Plotten von Code mit realen Daten oder statistischen Daten ist mühelos.

Personalisierung

Seaborn erlaubt umfassende Anpassungen von Plots. Sie können den Stil, die Farbpalette und andere Aspekte des Diagramms nach Ihren Bedürfnissen anpassen. Zum Beispiel können Sie das Thema festlegen mit:

sns.set_theme(style="whitegrid")

py

Einführung in IronPDF

IronPDF ist eine leistungsstarke Python-Bibliothek, die entwickelt wurde, um PDFs mit HTML, CSS, Bildern und JavaScript zu erstellen, zu bearbeiten und zu signieren. Sie bietet eine hohe Leistung bei minimalem Speicherverbrauch. Die wichtigsten Merkmale sind:

Konvertierung von HTML zu PDF:

Konvertieren Sie HTML-Dateien, HTML-Strings und URLs in PDFs. Verwenden Sie beispielsweise den Chrome PDF Renderer, um eine Webseite als PDF zu rendern.

Plattformübergreifende Unterstützung:

IronPDF ist für Python 3+ konzipiert und läuft auch auf Windows, Mac, Linux oder Cloud-Plattformen.

IronPDF ist auch in .NET, Java, Python und Node.js verfügbar.

Bearbeitung und Signierung:

Legen Sie Eigenschaften fest, wenden Sie Passwörter und Berechtigungen an und fügen Sie digitale Signaturen zu Ihren PDFs hinzu.

Seitenschablonen und Einstellungen:

Sie können PDFs mit Kopf- und Fußzeilen, Seitenzahlen und einstellbaren Rändern anpassen. Außerdem unterstützt es benutzerdefinierte Papierformate und responsive Layouts.

Normenkonformität:

Sie entspricht den PDF-Standards, einschließlich PDF/A und PDF/UA, unterstützt die UTF-8-Zeichenkodierung und verwaltet Assets wie Bilder, CSS und Schriftarten.

Einrichtung

pip install ironpdf

py

PDF-Dokumente mit IronPDF und Seaborn erstellen.

Voraussetzungen

1. Stellen Sie sicher, dass Visual Studio Code als Code-Editor installiert ist.

2. Python Version 3 ist installiert.

   Beginnen wir damit, eine Python-Datei zu erstellen, um unsere Skripte hinzuzufügen.

   Öffnen Sie Visual Studio Code und erstellen Sie eine Datei namens seabornDemo.py.

   Installieren Sie die erforderlichen Bibliotheken:

pip install seaborn
pip install ironpdf

py

Fügen Sie dann den untenstehenden Code hinzu, um die Verwendung der Python-Pakete IronPDF und Seaborn zu demonstrieren

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
from ironpdf import * 
# Apply your license key
License.LicenseKey = "your key here"
# Load an example dataset
tips = sns.load_dataset("tips")
print(tips)
# Seaborn note: Create a simple scatter plot
sns.scatterplot(data=tips, x="total_bill", y="tip", hue="time")
plt.savefig("scatterplot.png") # save same plot
ImageToPdfConverter.ImageToPdf("scatterplot.png").SaveAs("scatterplot.pdf")
plt.show()

py

Code Erläuterung

In diesem Beispiel werden wir denselben Tipps-Datenrahmen aus dem obigen Beispiel verwenden und das Streudiagramm plotten. Dann speichern Sie es als Bild und konvertieren Sie es mit IronPDF in ein PDF.

1. Fügen Sie Importe zur Python-Datei hinzu: import seaborn as sns, import matplotlib.pyplot as plt, und from ironpdf import * .

2. Fügen Sie den Lizenzschlüssel hinzu, um IronPDF zu verwenden.

3. Laden Sie das Beispieldatenrahmen "tips", das Informationen über die Gesamtrechnung und Trinkgelder pro Rechnung enthält.

4. Drucken Sie das geladene DataFrame, um dies im Ausgabefenster zu sehen.

5. Erstellen Sie das Streudiagramm mit der scatterplot-Methode im Seaborn-Paket.

6. Speichern Sie das Diagramm mit der savefig-Methode.

7. Der nächste Schritt besteht darin, ein PDF mit IronPDF zu erstellen und das Bild mit den Methoden 'ImageToPdf' und 'SaveAs' zu speichern, indem die Datei scatterplot.pdf benannt wird.

8. Der letzte Schritt besteht darin, das Diagramm als Fenster anzuzeigen. Sie können das PDF auch anzeigen und das Diagramm in diesem Stadium überprüfen.

Ausgabe

PDF

IronPDF-Lizenz

IronPDF Python Lizenzschlüssel, um Benutzern zu ermöglichen, die umfassenden Funktionen vor dem Kauf zu testen. Nach Ablauf der Testlizenzperiode können Entwickler eine unbefristete Lizenz erwerben, die zu den Anforderungen ihres Projekts passt.

Setzen Sie den Lizenzschlüssel an den Anfang des Skripts, bevor Sie das IronPDF-Paket verwenden:

from ironpdf import * 
# Apply your license key
License.LicenseKey = "key"

py

Schlussfolgerung

Seaborn ist weithin anerkannt für seine Fähigkeiten in der Datenvisualisierung. Seine High-Level-Schnittstelle, die Integration mit Pandas und die schönen Standardstile machen es zu einer ausgezeichneten Wahl für die Erstellung informativer und ansprechender statistischer Grafiken. Unabhängig davon, ob Sie ein Anfänger oder ein erfahrener Data Scientist sind, kann Ihnen Seaborn dabei helfen, Ihre Daten effektiver zu erkunden und zu verstehen. Andererseits ist IronPDF eine beliebte Bibliothek für die PDF-Erstellung und -Manipulation in .NET-Umgebungen, bekannt für seinen robusten Funktionsumfang und seine Benutzerfreundlichkeit. Es hilft dabei, die Ergebnisse von Seaborn auf standardmäßige Weise zu dokumentieren und zu archivieren, um sie als PDFs zu speichern. Beide Bibliotheken verleihen Entwicklern hervorragende Fähigkeiten, um moderne Datenvisualisierungsergebnisse zu entwickeln und zu archivieren.