Seaborn के साथ Data Visualization परिचय

इस अध्याय में, आप ऐसे प्लॉट्स बनाएँगे और कस्टमाइज़ करेंगे जो दो मात्रात्मक वैरिएबल्स के बीच संबंध को दिखाते हैं। इसके लिए, आप scatter plots और line plots का उपयोग करेंगे ताकि यह एक्सप्लोर कर सकें कि एक शहर में दिन के दौरान वायु प्रदूषण का स्तर कैसे बदलता है और कारों में horsepower का ईंधन दक्षता से क्या संबंध है। आप Seaborn के एक और बड़े फायदे को भी देखेंगे—एक ही figure में आसानी से subplots बनाने की क्षमता!

श्रेणीबद्ध वैरिएबल्स लगभग हर डेटासेट में होते हैं, खासकर survey डेटा में। इस अध्याय में, आप box plots, bar plots, count plots, और point plots जैसे categorical प्लॉट्स बनाना और कस्टमाइज़ करना सीखेंगे। इसी दौरान, आप युवाओं की रुचियों, छात्रों की पढ़ाई की आदतों, और वयस्क पुरुषों की masculinity के बारे में उनकी सोच से जुड़े survey डेटा को एक्सप्लोर करेंगे.

इस अंतिम अध्याय में, आप जानकारीपूर्ण plot titles और axis labels जोड़ना सीखेंगे, जो किसी भी data visualization के सबसे महत्वपूर्ण हिस्सों में से हैं! आप अपनी visualizations की स्टाइल को कस्टमाइज़ करना भी सीखेंगे ताकि आपकी ऑडियंस जल्दी से मुख्य बातें समझ सके। इसके बाद, आप कोर्स के अंतिम अभ्यासों में अब तक सीखी हुई सभी चीज़ों को साथ में लागू करेंगे!