Sari la conținutul principal

Curs

Vizualizarea datelor cu Seaborn – nivel intermediar

IntermediarNivel de competențe

Actualizat 05.2026

Folosește instrumentele sofisticate de vizualizare Seaborn pentru a crea cu ușurință vizualizări frumoase și informative.

Începe cursul gratuit

PythonData Visualization

4 h

13 videoclipuri

50 Exerciții

4,200 XP

75,050

Certificat de realizare

Îndrăgit de cursanți din mii de companii

Formare pentru o echipă?

Încearcă pentru afaceri

Descrierea cursului

Vrei să creezi vizualizări frumoase și informative fără efort? Atunci trebuie să înveți seaborn! Seaborn este o bibliotecă de vizualizare esențială în ecosistemul Python pentru știința datelor. În acest curs, vei învăța cum să folosești instrumentele avansate de vizualizare din seaborn pentru a analiza mai multe seturi de date reale, printre care American Housing Survey, date despre taxele universitare și invitații din popularul serial de televiziune The Daily Show. La finalul cursului, vei putea folosi funcțiile seaborn pentru a-ți vizualiza datele în diverse formate și pentru a personaliza graficele în funcție de nevoile tale.

Cerințe prealabile

Data Manipulation with pandas

1

Introducere în Seaborn

Introducere în biblioteca Seaborn și locul ei în peisajul vizualizărilor Python.

Introducere în Seaborn

Fundația Seaborn

Citirea unui fișier CSV

Comparație între histogramă și displot

Utilizarea graficului de distribuție

Trasează o histogramă

Grafic rug și umbrire KDE

Interpretarea rezultatelor

Grafice de regresie în Seaborn

Creează un grafic de regresie

Reprezentarea mai multor variabile

Fatetarea mai multor regresii

Începe capitolul

2

Personalizarea graficelor Seaborn

Prezentare generală a funcțiilor pentru personalizarea graficelor Seaborn.

Utilizarea stilurilor Seaborn

Setarea stilului implicit

Compararea stilurilor

Eliminarea marginilor

Culori în Seaborn

Coduri de culoare matplotlib

Folosirea paletelor implicite

Palete de culori

Crearea paletelor personalizate

Personalizare cu matplotlib

Utilizarea axelor matplotlib

Personalizări suplimentare ale graficului

Adăugarea adnotărilor

Grafice multiple

Începe capitolul

3

Tipuri suplimentare de grafice

Prezentare generală a tipurilor mai complexe de grafice disponibile în Seaborn.

Tipuri de grafice categoriale

stripplot() și swarmplot()

boxplots, violinplots și boxenplots

barplots, pointplots și countplots

Grafice de regresie

Grafice de regresie și de reziduuri

Parametrii graficului de regresie

Gruparea datelor în intervale

Grafice matriciale

Crearea heatmap-urilor

Personalizarea heatmap-urilor

Începe capitolul

4

Crearea graficelor pe grile inteligente

Folosirea Seaborn pentru a desena mai multe grafice într-o singură figură.

Utilizarea FacetGrid, catplot și lmplot

Construirea unui FacetGrid

Utilizarea funcției catplot

Folosirea lmplot

Folosirea PairGrid și pairplot

Construirea unui PairGrid

Folosirea funcției pairplot

Exemple suplimentare de pairplot-uri

Utilizarea JointGrid și jointplot

Construirea unui JointGrid și jointplot

Jointplot-uri și regresie

Grafice jointplot complexe

Alegerea graficelor Seaborn

Începe capitolul

Vizualizarea datelor cu Seaborn – nivel intermediar

Curs
finalizat

Obține diploma de absolvire

Adaugă această acreditare la profilul tău LinkedIn, CV sau rezumat
Distribuie pe rețelele de socializare și în evaluarea ta de performanțăÎnscrie-te acum

Alătură-te celor peste 19 de milioane de cursanți și începe Vizualizarea datelor cu Seaborn – nivel intermediar astăzi!

Dezvoltați-vă abilitățile de gestionare a datelor cu DataCamp pentru mobil

Fă progrese din mers cu cursurile noastre mobile și provocările zilnice de programare de 5 minute.