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Kurs

Fortgeschrittene Datenvisualisierung mit Seaborn

FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad

Aktualisiert 05/2026

Mit den Visualisierungstools von Seaborn erstellt du in diesem Kurs ganz einfach ansprechende und informative Visualisierungen.

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PythonData Visualization4 Std.13 Videos50 Übungen4,200 XP74,695Leistungsnachweis

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Kursbeschreibung

Du willst schöne, aussagekräftige Visualisierungen ganz einfach erstellen? Dann solltest du seaborn lernen! Seaborn ist eine Visualisierungsbibliothek und ein wesentlicher Bestandteil des Python-Data-Science-Toolkits. In diesem Kurs lernst du, wie du die ausgefeilten Visualisierungstools von seaborn nutzt, um mehrere reale Datensätze zu analysieren, darunter die American Housing Survey, Daten zu Studiengebühren und Gäste der beliebten TV‑Sendung The Daily Show. Nach diesem Kurs kannst du seaborn‑Funktionen einsetzen, um deine Daten auf verschiedene Arten zu visualisieren und seaborn‑Diagramme an deine Bedürfnisse anzupassen.

Voraussetzungen

Data Manipulation with pandas

1

Seaborn Introduction

Introduction to the Seaborn library and where it fits in the Python visualization landscape.

Introduction to Seaborn

Seaborn foundation

Reading a csv file

Comparing a histogram and displot

Using the distribution plot

Plot a histogram

Rug plot and kde shading

Interpreting the results

Regression Plots in Seaborn

Create a regression plot

Plotting multiple variables

Facetting multiple regressions

Kapitel starten

2

Customizing Seaborn Plots

Overview of functions for customizing the display of Seaborn plots.

Using Seaborn Styles

Setting the default style

Comparing styles

Removing spines

Colors in Seaborn

Matplotlib color codes

Using default palettes

Color Palettes

Creating Custom Palettes

Customizing with matplotlib

Using matplotlib axes

Additional plot customizations

Adding annotations

Multiple plots

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3

Additional Plot Types

Overview of more complex plot types included in Seaborn.

Categorical Plot Types

stripplot() and swarmplot()

boxplots, violinplots and boxenplots

barplots, pointplots and countplots

Regression Plots

Regression and residual plots

Regression plot parameters

Binning data

Matrix plots

Creating heatmaps

Customizing heatmaps

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4

Creating Plots on Data Aware Grids

Using Seaborn to draw multiple plots in a single figure.

Using FacetGrid, catplot and lmplot

Building a FacetGrid

Using a catplot

Using a lmplot

Using PairGrid and pairplot

Building a PairGrid

Using a pairplot

Additional pairplots

Using JointGrid and jointplot

Building a JointGrid and jointplot

Jointplots and regression

Complex jointplots

Selecting Seaborn Plots

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Fortgeschrittene Datenvisualisierung mit Seaborn

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