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Seaborn は、matplotlib に基づく Python データ視覚化ライブラリです。魅力的で有益な統計グラフィックを描画するための高レベルのインターフェイスを提供します。
Seaborn は、matplotlib に基づく Python データ視覚化ライブラリです。魅力的で有益な統計グラフィックを描画するための高レベルのインターフェイスを提供します。 Seaborn は matplotlib の上に構築され、pandas データ構造と密接に統合されています。
Seaborn は、最小限の労力で魅力的なビジュアライゼーションをすばやく作成するための、多数のカスタマイズされたテーマと高レベルのインターフェイスを提供します。また、バイオリン プロット、ボックス プロット、ペア プロットなど、いくつかの特殊なプロット タイプも提供します。
Seaborn は、自動カラー パレット、統計的推定、線形関係の視覚化など、いくつかの高度な機能も提供します。このライブラリでは、要素のサイズ、形状、色を変更するオプションを使用して、プロットの外観を簡単にカスタマイズすることもできます。
Seaborn は、スタンフォード大学の神経科学のポスドク研究者である Michael Waskom によって 2014 年に作成されました。このライブラリは、強力だが低レベルの matplotlib ライブラリと、使いやすいが限定的な pandas の視覚化機能との間のギャップを埋めるために作成されました。
Seaborn は、魅力的で有益な統計グラフィックを作成するためのさまざまな機能を提供します。このライブラリは、ヴァイオリン プロット、ボックス プロット、ペア プロットなど、いくつかの特殊なプロット タイプをサポートしています。また、自動カラー パレット、統計推定、線形関係の視覚化など、いくつかの高度な機能も提供します。
Seaborn はカスタマイズ可能なテーマも多数提供しているため、最小限の労力で魅力的なビジュアライゼーションをすばやく簡単に作成できます。このライブラリでは、要素のサイズ、形状、色を変更するオプションを使用して、プロットの外観を簡単にカスタマイズすることもできます。
次の例は、Seaborn を使用して単純な散布図を作成する方法を示しています。
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
# Create a dataset
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]
# Create a scatter plot
sns.scatterplot(x, y, color='blue')
# Show the plot
plt.show()
Seaborn は、魅力的で有益な統計グラフィックを作成するための強力で使いやすいライブラリです。最小限の労力で魅力的なビジュアライゼーションをすばやく作成するためのさまざまな機能を提供します。このライブラリでは、要素のサイズ、形状、色を変更するオプションを使用して、プロットの外観を簡単にカスタマイズすることもできます。
ただし、Seaborn は、ggplot2 や plotly などの他のデータ視覚化ライブラリほど強力ではありません。さらに、matplotlib などの他のライブラリほどユーザーフレンドリーではありません。
Seaborn は、matplotlib および pandas と密接に統合されています。 Matplotlib はデータの視覚化を作成するための強力で低レベルのライブラリであり、pandas は強力なデータ分析ライブラリです。
Seaborn は、BSD ライセンスの下でリリースされたオープン ソース ライブラリです。ボランティアのチームによって積極的に開発および保守されています。