حلقة واحدة للحكم عليهم جميعا! – التقنية اليوم

علوم البيانات سريعة النجاح

حلقة واحدة تآمر لحكمهم جميعًا!

هل بدأت باستخدام الجديد نظام الكائنات Seaborn للتآمر مع بايثون؟ يجب عليك بالتأكيد؛ إنه شيء رائع.

تم تقديم النظام الجديد في أواخر عام 2022، ويعتمد على قواعد الرسومات النموذج الذي القوى لوحة و ر ggplot2. وهذا يجعلها أكثر مرونة ونمطية وبديهية. لم يكن التخطيط باستخدام بايثون أفضل من أي وقت مضى.

في هذا علوم البيانات سريعة النجاح المشروع، سوف تحصل على برنامج تعليمي سريع للبدء حول أساسيات النظام الجديد. ستحصل أيضًا على العديد من أوراق الغش المفيدة التي تم تجميعها من المستندات الرسمية لـ Seaborn Objects.

سنستخدم المكتبات مفتوحة المصدر التالية لهذا المشروع: pandas، وMatplotlib، وseaborn. يمكنك العثور على تعليمات التثبيت في كل من الارتباطات التشعبية السابقة. أوصي بتثبيتها في بيئة افتراضية، أو إذا كنت من مستخدمي Anaconda، في بيئة conda مخصصة لهذا المشروع.

كان هدف Seaborn دائمًا هو جعل Matplotlib – مكتبة التخطيط الأساسية في Python – أسهل في الاستخدام وأجمل في النظر إليها. وكجزء من هذا، اعتمد سيبورن على تصريحي التخطيط، حيث يتم استخراج جزء كبير من رمز التخطيط بعيدًا.

تم تصميم النظام الجديد ليكون أكثر سهولة ويعتمد بشكل أقل على بناء جملة Matplotlib الصعب. تم بناء المؤامرات تدريجياباستخدام أنواع العلامات القابلة للتبديل. وهذا يقلل من عدد الأشياء التي تحتاج إلى تذكرها مع السماح بسير عمل منطقي وقابل للتكرار.

كل شيء يبدأ ب Plot()

استخدام أ وحدات يعني أنك لا تحتاج إلى تذكر عشرات أو أكثر من أسماء الطرق – مثل barplot() أو scatterplot() – لبناء قطع الأراضي. تبدأ كل مؤامرة الآن بواحدة Plot() فصل.

ال Plot() يقوم الفصل بإعداد اللوحة القماشية الفارغة للرسم الخاص بك. أدخل الكود التالي لرؤية مثال (موضح باستخدام JupyterLab):