Phân tích dữ liệu đã phát triển ổn định kể từ đầu thế kỷ 21. Các nhà phát triển và doanh nghiệp cũng như đã biết giá trị của dữ liệu và những lợi ích hiệu quả mà nó có thể mang lại nếu nó được phân tích và sử dụng tốt. Hầu như tất cả các doanh nghiệp ngày nay đều sử dụng công cụ trực quan hóa dữ liệu theo cách này hay cách khác. Show
Những công cụ phổ biến nhất trong số những công cụ này là Seaborn và Matplotlib. Đây là hai trong số các thư viện trực quan hóa dữ liệu phổ biến mà người ta có thể sử dụng khi làm việc với một ngôn ngữ lập trình như Python. Trong bài này phân tích về Seaborn trong Python này, chúng ta sẽ thảo luận về các khía cạnh sau: Giới thiệu về SeabornSeaborn là một trong những thư viện Python được đánh giá cao nhất thế giới được xây dựng nhằm mục đích tạo ra các hình ảnh trực quan đẹp mắt. Nó có thể được coi là một phần mở rộng của một thư viện khác có tên là Matplotlib vì nó được xây dựng trên đó. Trực quan hóa dữ liệu được thực hiện dễ dàng trong Seaborn và đây là cách quy trình làm việc trông như thế nào:  Dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau: Dữ liệu cần thiết để thực hiện trực quan hóa và phân tích có thể đi vào kiến trúc từ nhiều nguồn khác nhau, chẳng hạn như đơn vị lưu trữ cục bộ, máy chủ, cấu trúc đám mây, v.v. Trực quan hóa dữ liệu: Đây là nơi dữ liệu được chuyển đổi từ trạng thái số của nó thành một đối tác trực quan đẹp mắt về mặt thẩm mỹ. Seaborn đóng vai trò chính ở đây. Phân tích dữ liệu : Kết quả của trực quan hóa dữ liệu là xem xét dữ liệu theo cách bạn chưa làm trước đây. Phân tích chỉ giúp làm điều này để tiết lộ thông tin chi tiết và xu hướng mà không thể được phát hiện bằng cách khác. Quy trình làm việc này rất quan trọng vì đây là chuỗi sự kiện giúp thúc đẩy nhiều loại hình kinh doanh và các yêu cầu của họ đạt được mục tiêu của họ. Thư viện Seaborn chắc chắn là phổ biến, nhưng tôi chắc chắn rằng bạn đang thắc mắc về việc tại sao mọi người lại sử dụng Python cho việc này. Tiếp theo trong Hướng dẫn Seaborn dành cho người mới bắt đầu này, chúng ta hãy xem xét điều đó. Python để trực quan hóa dữ liệuPython đã là một trong những ngôn ngữ lập trình hàng đầu của thập kỷ trước và nó cũng được dự báo sẽ đứng đầu trong vài năm tới. Tôi chắc chắn rằng bạn đã nghe nói về Python theo cách này hay cách khác. Điều gì khiến Python trở nên phổ biến để trực quan hóa dữ liệu? Chà, nó cung cấp nhiều lợi thế so với nhiều ngôn ngữ lập trình khác, đặc biệt là để trích xuất và phân tích dữ liệu. Python: Dễ sử dụngPython được xây dựng có mục đích, cung cấp sự phát triển dễ dàng và tiện lợi. Điều này có nghĩa là nó cung cấp một cú pháp cấp cao, dễ hiểu. Ngoài ra, nó rất dễ đọc mà không cần phải trải qua quá trình đào tạo phức tạp để hiểu mã cơ bản. Python: Một ngôn ngữ lập trình mạnh mẽPython đã được đưa vào sử dụng trong nhiều lĩnh vực ngày nay. Mặc dù bản thân ngôn ngữ này đơn giản trong hoạt động, nhưng nó chắc chắn mang lại một cú đấm lớn. Nó đang được tích cực sử dụng để giải quyết các vấn đề phức tạp nhất của thế giới trong các lĩnh vực y học, Trí tuệ nhân tạo và máy tính nói chung. Python: Cơ sở người dùng dành cho nhà phát triển lớnMột lợi thế khác với Python là nó có hàng triệu nhà phát triển trên toàn cầu đang làm việc trên nó và các thư viện của nó. Điều này cho phép một cộng đồng lớn cùng hợp tác để đưa ngôn ngữ vào sử dụng tốt. Python: Ưu việt trong Khoa học Dữ liệuTrực quan hóa dữ liệu là một phần quan trọng của Khoa học dữ liệu và Phân tích dữ liệu. Python đã là công cụ cần thiết cho bất cứ thứ gì liên quan đến xử lý dữ liệu vì nó có rất nhiều thư viện và công cụ cho phép dễ dàng xử lý và xử lý một lượng lớn dữ liệu. Đặc điểm của SeabornTrước khi chúng ta nói về các tính năng của Seaborn, điều quan trọng cần biết là: Vì Seaborn là một phần mở rộng của Matplotlib, nó có nghĩa là để bổ sung cho phần sau chứ không phải thay thế hoàn toàn. Với điều này đã nói, đây là các tính năng hàng đầu của Seaborn:
Tiếp theo trong Hướng dẫn về Seaborn Python này, bạn phải hiểu sự khác biệt giữa Seaborn và Matplotlib để hiểu rõ lý do tại sao bạn nên chọn Seaborn. Seaborn vs MatplotlibĐến với Seaborn, người sáng tạo ra nó, Michael Waskom nói rằng Seaborn cố gắng biến những việc khó trở nên dễ dàng hơn! Bây giờ, đây là điều cần thiết hàng ngày khi làm việc với phân tích và trực quan hóa dữ liệu. Mọi thứ có thể trở nên phức tạp thực sự nhanh chóng với Matplotlib, nhưng Seaborn được xây dựng có mục đích để giữ cho những thứ này trở nên đơn giản và dễ dàng, và điểm này chắc chắn xứng đáng đứng đầu danh sách này chỉ vì điều đó! Mỗi công cụ này đều mang lại những ưu điểm và nhược điểm riêng để giúp cung cấp một phương tiện tốt để trực quan hóa dữ liệu. Seaborn vs Matplotlib: Giao diệnSeaborn có một giao diện cấp cao mà bạn có thể sử dụng mà không cần phải nỗ lực nhiều để tìm ra các cú pháp vì chúng cũng có khả năng đọc cao. Mặt khác, Matplotlib đi kèm với giao diện cấp thấp có thể gây khó khăn cho những người mới bắt đầu làm quen với thư viện để nhanh chóng tạo ra các hình ảnh trực quan đẹp mắt. Seaborn vs Matplotlib: Chủ đềSeaborn có ưu thế hơn trong trường hợp có sẵn các chủ đề vì nó đi kèm với một số lượng lớn các chủ đề và dịch vụ tùy chỉnh mà các nhà phát triển có thể sử dụng cho đồ thị, âm mưu và biểu đồ của họ. Với Matplotlib, phải mất một lượng thời gian và nỗ lực đáng kể để làm cho các cốt truyện trông hấp dẫn, và thời gian này rất có thể được đưa vào những việc hữu ích nếu Seaborn được sử dụng thay thế. Seaborn vs Matplotlib: DataFramesXử lý DataFrames bằng Python là cực kỳ quan trọng vì hầu hết các bộ dữ liệu hoặc dữ liệu đi vào tổ chức đều được lưu trữ hoặc tách biệt thành DataFrames. Seaborn có thể trực tiếp xử lý và làm việc với cấu trúc DataFrame của Pandas bằng Python mà không gặp bất kỳ rắc rối nào. Matplotlib không hoạt động tốt với DataFrames và điều này có thể là một điểm tắt rất lớn đối với dân số chỉ sử dụng DataFrames cho dữ liệu đầu vào của họ. Bắt đầu với SeabornVậy bạn bắt đầu tìm hiểu và làm việc với Seaborn như thế nào? Sau đây là bốn bước đơn giản mà bạn có thể sử dụng để bắt đầu với một thư viện như Seaborn:
Bây giờ, có một số phụ thuộc mà bạn phải biết khi làm việc với Seaborn. Những thứ này cần thiết để Seaborn hoạt động và thường được sử dụng cùng lúc để đạt được kết quả mong muốn. Sự phụ thuộc SeabornBốn thư viện khác được sử dụng cùng với Seaborn hầu hết thời gian. Chúng như sau: Pandas: Pandas là một trong những cấu trúc dữ liệu và công cụ phân tích dữ liệu được sử dụng nhiều nhất trong Python. NumPy: NumPy được sử dụng để làm việc với mảng n chiều và các miền khác của đại số tuyến tính. SciPy: Được phát âm là ‘chiếc bánh thở dài’, SciPy là thư viện chính được sử dụng để làm việc với các phép toán phức tạp, máy tính kỹ thuật, kỹ thuật và máy tính khoa học. Matplotlib: Vì Seaborn được xây dựng dựa trên Matplotlib, đây là một phần phụ thuộc tự nó nói lên điều đó, phải không? |
