Erstellung von schönen Diagrammen mit Seaborn [Verwendung von Python in der Forschung #66]

Erstellen von schönen Diagrammen in Python mit Seaborn

Suchen Sie nach Möglichkeiten, schöne Diagramme in Python zu erstellen? Suchen Sie nicht weiter als Seaborn, eine leistungsstarke Bibliothek, die es einfach macht, atemberaubende Visualisierungen zu erstellen. In diesem Artikel werden wir die vielen Funktionen von Seaborn erkunden und Ihnen zeigen, wie Sie sie verwenden können, um Diagramme zu erstellen, die sowohl informativ als auch visuell ansprechend sind.

Inhaltsverzeichnis

1. Einführung

2. Installation von Seaborn

3. Erstellen eines Streudiagramms

4. Daten nach Wochentag farblich kennzeichnen

5. Erstellen eines Histogramms

6. Erstellen eines Balkendiagramms

7. Erstellen eines Violinplots

8. Erstellen eines Joint Plots

9. Erstellen eines Pair Plots

10. Erstellen einer Heatmap

11. Fazit

1. Einführung

Python ist eine leistungsstarke Programmiersprache, die weit verbreitet für Datenanalyse und Visualisierung verwendet wird. Obwohl es viele Bibliotheken zur Erstellung von Diagrammen in Python gibt, ist Seaborn eine der beliebtesten und leistungsstärksten. Seaborn basiert auf Matplotlib, einer weiteren beliebten Diagrammbibliothek, und bietet eine benutzerfreundliche Schnittstelle zur Erstellung schöner und informativer Visualisierungen.

In diesem Artikel werden wir die vielen Funktionen von Seaborn erkunden und Ihnen zeigen, wie Sie sie verwenden können, um atemberaubende Diagramme zu erstellen, die Ihnen helfen, Ihre Daten besser zu verstehen.

2. Installation von Seaborn

Bevor wir mit Seaborn Diagramme erstellen können, müssen wir die Bibliothek installieren. Wenn Sie Seaborn noch nicht installiert haben, können Sie dies mit dem folgenden Befehl tun:

```

!pip install seaborn

```

Sobald Seaborn installiert ist, können wir mit der Erstellung von Diagrammen beginnen.

3. Erstellen eines Streudiagramms

Eine der häufigsten Arten von Diagrammen ist das Streudiagramm, das verwendet wird, um die Beziehung zwischen zwei Variablen zu visualisieren. Um ein Streudiagramm mit Seaborn zu erstellen, können wir die Funktion `scatterplot` verwenden. Angenommen, wir haben einen Datensatz von Restaurantrechnungen und Trinkgeldern und möchten die Beziehung zwischen der Gesamtrechnung und dem Trinkgeld visualisieren. Dies können wir mit dem folgenden Code tun:

```python

import seaborn as sns

import pandas as pd

Datensatz laden

tips = sns.load_dataset("tips")

Streudiagramm erstellen

sns.scatterplot(x="total_bill", y="tip", data=tips)

```

Dies erstellt ein Streudiagramm mit der Gesamtrechnung auf der x-Achse und dem Trinkgeldbetrag auf der y-Achse. Wir können sehen, dass es eine positive Korrelation zwischen der Gesamtrechnung und dem Trinkgeldbetrag gibt.

4. Daten nach Wochentag farblich kennzeichnen

Manchmal ist es nützlich, Daten basierend auf einer kategorischen Variable farblich zu kennzeichnen. Angenommen, wir möchten unser Streudiagramm nach dem Wochentag farblich kennzeichnen. Dies können wir mit dem Parameter `hue` tun. Hier ist der aktualisierte Code:

```python

Streudiagramm mit farblich gekennzeichneten Daten erstellen

sns.scatterplot(x="total_bill", y="tip", hue="day", data=tips)

```

Dies erstellt ein Streudiagramm mit der Gesamtrechnung auf der x-Achse, dem Trinkgeldbetrag auf der y-Achse und den Daten farblich gekennzeichnet nach dem Wochentag.

5. Erstellen eines Histogramms

Eine weitere häufige Art von Diagramm ist das Histogramm, das verwendet wird, um die Verteilung einer einzelnen Variable zu visualisieren. Um ein Histogramm mit Seaborn zu erstellen, können wir die Funktion `histplot` verwenden. Angenommen, wir möchten ein Histogramm der Gesamtrechnungsbeträge erstellen. Dies können wir mit dem folgenden Code tun:

```python

Histogramm der Gesamtrechnungsbeträge erstellen

sns.histplot(data=tips, x="total_bill")

```

Dies erstellt ein Histogramm der Gesamtrechnungsbeträge.

6. Erstellen eines Balkendiagramms

Balkendiagramme eignen sich gut, um die Werte verschiedener Kategorien zu vergleichen. Um ein Balkendiagramm mit Seaborn zu erstellen, können wir die Funktion `barplot` verwenden. Angenommen, wir möchten ein Balkendiagramm des durchschnittlichen Trinkgeldbetrags nach Wochentag erstellen. Dies können wir mit dem folgenden Code tun:

```python

Balkendiagramm des durchschnittlichen Trinkgeldbetrags nach Wochentag erstellen

sns.barplot(x="day", y="tip", data=tips)

```

Dies erstellt ein Balkendiagramm des durchschnittlichen Trinkgeldbetrags nach Wochentag.

7. Erstellen eines Violinplots

Violinplots ähneln Boxplots, bieten jedoch mehr Informationen über die Verteilung der Daten. Um einen Violinplot mit Seaborn zu erstellen, können wir die Funktion `violinplot` verwenden. Angenommen, wir möchten einen Violinplot der Trinkgeldbeträge nach Wochentag erstellen. Dies können wir mit dem folgenden Code tun:

```python

Violinplot der Trinkgeldbeträge nach Wochentag erstellen

sns.violinplot(x="day", y="tip", data=tips)

```

Dies erstellt einen Violinplot der Trinkgeldbeträge nach Wochentag.

8. Erstellen eines Joint Plots

Joint Plots werden verwendet, um die Beziehung zwischen zwei Variablen und ihre individuellen Verteilungen zu visualisieren. Um einen Joint Plot mit Seaborn zu erstellen, können wir die Funktion `jointplot` verwenden. Angenommen, wir möchten einen Joint Plot der Gesamtrechnung und des Trinkgeldbetrags erstellen. Dies können wir mit dem folgenden Code tun:

```python

Joint Plot der Gesamtrechnung und des Trinkgeldbetrags erstellen

sns.jointplot(x="total_bill", y="tip", data=tips)

```

Dies erstellt einen Joint Plot der Gesamtrechnung und des Trinkgeldbetrags.

9. Erstellen eines Pair Plots

Pair Plots werden verwendet, um die Beziehung zwischen mehreren Variablen zu visualisieren. Um einen Pair Plot mit Seaborn zu erstellen, können wir die Funktion `pairplot` verwenden. Angenommen, wir möchten einen Pair Plot der Gesamtrechnung, des Trinkgelds und der Größe erstellen. Dies können wir mit dem folgenden Code tun:

```python

Pair Plot der Gesamtrechnung, des Trinkgelds und der Größe erstellen

sns.pairplot(data=tips, vars=["total_bill", "tip", "size"])

```

Dies erstellt einen Pair Plot der Gesamtrechnung, des Trinkgelds und der Größe.

10. Erstellen einer Heatmap

Heatmaps werden verwendet, um die Korrelation zwischen mehreren Variablen zu visualisieren. Um eine Heatmap mit Seaborn zu erstellen, können wir die Funktion `heatmap` verwenden. Angenommen, wir möchten eine Heatmap der Korrelation zwischen der Gesamtrechnung, dem Trinkgeld und der Größe erstellen. Dies können wir mit dem folgenden Code tun:

```python

Heatmap der Korrelation zwischen der Gesamtrechnung, dem Trinkgeld und der Größe erstellen

sns.heatmap(data=tips[["total_bill", "tip", "size"]].corr(), annot=True)

```

Dies erstellt eine Heatmap der Korrelation zwischen der Gesamtrechnung, dem Trinkgeld und der Größe.