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Seaborn 数据可视化入门

入门4 小时

学习如何使用 Seaborn 库在 Python 中创建信息丰富且美观的可视化。

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课程简介

创建你自己的 Seaborn 图表

Seaborn 是一个强大的 Python 库,可轻松创建信息丰富的 以及具有吸引力的数据可视化。 这门4小时的课程提供了一个 介绍如何使用 Seaborn 创建各种图表,包括散点图、计数图、条形图和箱线图,以及如何你 可以自定义你的可视化。

将真实数据集转化为自定义 Seaborn 可视化图表

你将探索这个库,并基于多种内容创建你的 Seaborn 图表 真实世界数据集,包括探索城市中的空气污染如何 随着一天中的变化,并观察年轻人喜欢在他们的中做什么 空闲时间。 这些数据将让你有机会了解 Seaborn 的 优势第一手,包括如何轻松在一个中创建子图 单个数值以及如何自动计算置信区间。

提升你的数据沟通技能

学完本课程后,你将能够在各种场景中使用 Seaborn 探索您的数据,并有效传达您的数据结果 向他人分析。 这些技能在数据分析师中非常抢手,数据科学家,以及任何其他可能涉及创建数据的工作 可视化。 如果你想继续学习,这门课程是其中一部分 多个方向,包括数据可视化方向,在这里你可以添加 更多库和技术加入到你的技能组合中。

先修要求

课程体系

课程大纲

1

Seaborn 入门

什么是 Seaborn,应当在何时使用?本章将为您解答。同时,您将学习如何使用数据列表和 pandas DataFrame 创建散点图和计数图。您还将了解使用 Seaborn 的一大优势——通过颜色表示不同子群,从而轻松为图表添加第三个变量。
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2

可视化两个定量变量

本章将创建并自定义图表,用于可视化两个定量变量之间的关系。为此,您将使用散点图和折线图来探索一座城市在一天内空气污染水平的变化,以及汽车马力与燃油效率之间的关系。您还将看到使用 Seaborn 的另一大优势——可以在同一图形中轻松创建子图!
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3

可视化分类型与定量型变量

分类型变量几乎存在于每个数据集中,尤其在调查数据中更为常见。本章将讲解如何创建并自定义分类型图表,例如箱线图、条形图、计数图和点图。过程中,您将探索关于年轻人兴趣、学生学习习惯以及成年男性对男性气质看法的调查数据。
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4

自定义 Seaborn 图表

在最后一章,您将学习如何添加信息丰富的图表标题与坐标轴标签——它们是任何数据可视化中最重要的组成部分之一!您还将学习如何自定义可视化的样式,以便更高效地引导受众抓住要点。随后,您将把所学内容整合起来,完成本课程的最终练习!
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Seaborn 数据可视化入门

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