Python. Визуализация данных

Итак, мы дошли до самих графиков. Начнём их разбор с barplot() - так как именно на нём строился первый пример. Сейчас он умеет лишь забрать данные из Датафрейма и указать какую колонку применять по оси X, а какую по оси Y. У нас есть несколько путей. Начнём с самого сложного - указываем через запятую, то что мы хотели бы изменить. Получаем: Код: fig = sns.barplot (x = 'year', y = 'val', data = data, width = .95, color = "Red", alpha = ...

Начинаем приводить диаграмму к удобочитаемому виду. Присвоим диаграмме наименование fig Уберем верхнюю и правую рамки изображения. Используем despine(). Синтаксис: despine ( fig = None , ax = None , top = True , right = True , left = False , low = False , offset = None , Trim = False ) Обращаем внимание на следующие атрибуты: fig = None Название объекта matplotlib. По умолчанию указывается текущая фигура top = True , right = True , left = False , low = False Рамки изображения. Если установлено значение True то рамка удаляется...

Seaborn библиотека высокого уровня. Она предназначена для визуализации данных и основана на библиотеке matplotlib. Начнём работу с подготовки рабочего пространства. Итак официальный релиз seaborn загружаем PyPl. Пишем в командной строке: pip install seaborn Пакет можно загрузить и прям из среды разработки. Seaborn зависим от других библиотек. Разработчик указывает на три библиотеки с обязательной зависимостью: И на три с необязательной: Если с последними тремя 99,9% пользователей не втолкнуться никогда, то без первых трёх нормальная работа не получится...