Seaborn-Grundstücksauswahl leicht gemacht: So visualisieren Sie Ihre Daten effektiv

Datenvisualisierung ist eines der leistungsfähigsten Werkzeuge zur Analyse und Präsentation von Daten. Seaborn, eine auf Matplotlib basierende Python-Bibliothek, bietet eine High-Level-Schnittstelle zum Erstellen informativer und vielfältiger Visualisierungen. Dieser Artikel führt Sie durch die Auswahl des richtigen Seaborn-Plots, die individuelle Anpassung zur Verdeutlichung und die Vermeidung häufiger Fallstricke.

Warum ist die Wahl des richtigen Plottyps wichtig?

Die Art der Darstellung, die Sie wählen, wirkt sich direkt darauf aus, wie effektiv Ihre Daten ihre Erkenntnisse und Informationen präsentieren.

• Ein Streudiagramm zeigt Korrelationen zwischen Variablen.

• Eine Heatmap vereinfacht großräumige Vergleiche.

Die Verwendung des falschen Diagrammtyps kann zu Fehlinterpretationen führen, und manchmal werden diese Erkenntnisse aus Daten vergraben und nie enthüllt, weil wir die falsche Visualisierung wählen.

Grundlegendes zu den Grundstückskategorien von Seaborn

Seaborn-Plots lassen sich in drei Hauptkategorien einteilen: Relational, Verteilung und Kategorisch. Hier erfahren Sie, wie Sie die einzelnen Elemente auswählen und verwenden.

Quelle:https://seaborn.pydata.org/_images/function_overview_8_0.png

1. Beziehungsdiagramme

Relationale Diagramme visualisieren die Beziehung zwischen zwei Variablen, typischerweise numerisch. Seaborn bietet zwei Haupttypen relationaler Diagramme: Streudiagramme und Liniendiagramme. Sie können diese Diagramme mit der Funktion therelplot() erstellen.

sns.relplot(
    data=tips,
    x="total_bill", y="tip", hue="smoker",>



<p><img src="https://img.php.cn/upload/article/000/000/000/173294521670198.jpg" alt="Seaborn Plot Selection Made Easy: How to Visualize Your Data Effectively"><br>
source: seaborn documentation</p>

<p>Alternatively, you can use the scatterplot() function directly for scatter plots, which produce the same result. For line plots, you can either use relplot() with kind="line" or the more direct lineplot() function.<br>
</p>

<pre class="brush:php;toolbar:false">fmri = sns.load_dataset("fmri")
sns.relplot(data=fmri, x="timepoint", y="signal", kind="line")

Oder Sie können so schreiben:

fmri = sns.load_dataset("fmri")
sns.lineplot(data=fmri, x="timepoint", y="signal")

Das Ergebnis wird immer noch dasselbe sein.

Quelle: Seaborn-Dokumentation

Streudiagramme zeigen einzelne Datenpunkte an und erleichtern so das Erkennen von Mustern oder Korrelationen. Andererseits sind Liniendiagramme ideal, um Trends im Zeitverlauf oder über Kategorien hinweg darzustellen.

2. Verteilungsdiagramme

Das Verständnis der Verteilung von Variablen ist ein entscheidender erster Schritt bei der Analyse oder Modellierung von Daten. Verteilungsdiagramme dienen dazu, die Streuung oder Streuung einer einzelnen Variablen aufzuzeigen. Diese Visualisierungen können wichtige Fragen schnell beantworten, wie zum Beispiel: Welchen Bereich decken die Daten ab? Was ist seine zentrale Tendenz? Sind die Daten in eine bestimmte Richtung verzerrt?

Wie relationale Diagramme können Verteilungsdiagramme mit der Funktion displot() erstellt werden, indem der Parameter kind angegeben wird, um den gewünschten Diagrammtyp auszuwählen. Alternativ können Sie Funktionen wie histplot(), kdeplot(), ecdfplot() oder rugplot() direkt für spezifische Verteilungsvisualisierungen verwenden.

Die Funktion histplot() eignet sich hervorragend zur Visualisierung von Häufigkeitsverteilungen.

sns.relplot(
    data=tips,
    x="total_bill", y="tip", hue="smoker",>



<p><img src="https://img.php.cn/upload/article/000/000/000/173294521670198.jpg" alt="Seaborn Plot Selection Made Easy: How to Visualize Your Data Effectively"><br>
source: seaborn documentation</p>

<p>Alternatively, you can use the scatterplot() function directly for scatter plots, which produce the same result. For line plots, you can either use relplot() with kind="line" or the more direct lineplot() function.<br>
</p>

<pre class="brush:php;toolbar:false">fmri = sns.load_dataset("fmri")
sns.relplot(data=fmri, x="timepoint", y="signal", kind="line")

Quelle: Seaborn-Dokumentation

Kdeplot() eignet sich besser für die Darstellung glatter Verteilungskurven, während ecdfplot() kumulative Anteile hervorhebt. Der rugplot() fügt detaillierte Markierungen für Rohdatenpunkte hinzu und verbessert so andere Visualisierungen mit feineren Details.

Seaborn unterstützt auch die Visualisierung bivariater Verteilungen mithilfe von Tools wie heatmap(). Heatmaps eignen sich besonders gut zur Veranschaulichung von Korrelationsmatrizen oder für Vergleiche.

3. Kategoriale Diagramme

Kategorialdiagramme sollen Daten visualisieren, die in Kategorien organisiert sind. Der allgemeine Ansatz zum Erstellen dieser Diagramme besteht darin, die Funktion catplot() zu verwenden und den Parameter „kind“ anzugeben, um den gewünschten Diagrammtyp auszuwählen. Diese Grundstücke werden in drei Hauptfamilien eingeteilt.

Die Wahl des richtigen Typs der kategorialen Darstellung hängt von der konkreten Frage ab, die Sie beantworten möchten. Diese Diagramme bieten mehrere Perspektiven für die Analyse kategorialer Daten:

- Kategoriale Streudiagramme
Diese Diagramme zeigen einzelne Datenpunkte innerhalb von Kategorien an und helfen so, Muster oder Verteilungen zu erkennen. Beispiele hierfür sind Stripplot() und Swarmplot().

fmri = sns.load_dataset("fmri")
sns.lineplot(data=fmri, x="timepoint", y="signal")

Quelle: Seaborn-Dokumentation

- Kategoriale Verteilungsdiagramme

Diese Diagramme fassen die Datenverteilung innerhalb der Kategorien zusammen und bieten Einblicke in Variabilität, Verbreitung und zentrale Tendenzen. Beispiele hierfür sind boxplot(), violinplot() und boxenplot().

- Kategoriale Schätzdiagramme

Diese Diagramme berechnen aggregierte Schätzungen (z. B. Mittelwert) und enthalten Fehlerbalken, um Variabilität oder Konfidenzintervalle anzuzeigen. Beispiele hierfür sind barplot(), pointplot() und countplot().

So wählen Sie das richtige Seaborn-Grundstück aus

Bevor Sie planen, stellen Sie sich diese Fragen:

Sind die Daten kategorisch, numerisch oder beides?

Untersuchen Sie Beziehungen, Verteilungen oder Vergleiche?

Welche Größe und welchen Maßstab hat der Datensatz?

Die Kenntnis Ihrer Daten führt Sie zu den am besten geeigneten Visualisierungstools. Das folgende Schema stammt von Kaggle und zeigt, wie Sie Ihr Diagramm basierend auf der Art Ihrer Daten auswählen.

Quelle: kaggle

Lassen Sie uns mit realen Daten arbeiten, um dies praktisch umzusetzen. Betrachten Sie einen Datensatz von Kaggle mit 20 Spalten, einschließlich Funktionen wie Lernstunden, Anwesenheit, Beteiligung der Eltern, Zugang zu Ressourcen, außerschulische Aktivitäten, Schlafstunden, frühere Ergebnisse, Motivationsniveau, Internetzugang, Nachhilfestunden, Familieneinkommen, Lehrerqualität, Schule Typ, Einfluss von Gleichaltrigen, körperliche Aktivität, Lernschwierigkeiten, Bildungsniveau der Eltern, Entfernung von zu Hause, Geschlecht und Prüfungsergebnis.

1. Verstehen Sie Ihre Daten Beginnen Sie mit der Analyse der Variablentypen in Ihrem Datensatz, um die Daten zu verstehen. Numerische Variablen eignen sich am besten für Beziehungs- oder Verteilungsdiagramme, während kategoriale Variablen gut für Gruppierungen oder Vergleiche geeignet sind. Sie können beispielsweise ein Liniendiagramm verwenden, um Trends in der Mathematikleistung basierend auf der Anwesenheit zu analysieren. Ebenso kann ein Histplot verwendet werden, um die Verteilung der Schlafstunden zu untersuchen und so festzustellen, ob die meisten Schüler ausreichend Ruhe bekommen.

sns.relplot(
    data=tips,
    x="total_bill", y="tip", hue="smoker",>



<p><img src="https://img.php.cn/upload/article/000/000/000/173294521670198.jpg" alt="Seaborn Plot Selection Made Easy: How to Visualize Your Data Effectively"><br>
source: seaborn documentation</p>

<p>Alternatively, you can use the scatterplot() function directly for scatter plots, which produce the same result. For line plots, you can either use relplot() with kind="line" or the more direct lineplot() function.<br>
</p>

<pre class="brush:php;toolbar:false">fmri = sns.load_dataset("fmri")
sns.relplot(data=fmri, x="timepoint", y="signal", kind="line")

fmri = sns.load_dataset("fmri")
sns.lineplot(data=fmri, x="timepoint", y="signal")

1. Definieren Sie Ihr Ziel Bestimmen Sie Ihr Ziel, indem Sie fragen, welche Erkenntnisse Sie vermitteln möchten. Möchten Sie Gruppen vergleichen? Entscheiden Sie sich für einen kategorialen Plot wie einen Barplot oder einen Boxplot. Sind Sie daran interessiert, Beziehungen zu erkunden? Ein relationales Diagramm wie ein Streudiagramm ist eine gute Wahl. Möchten Sie die Variabilität verstehen? Verwenden Sie ein Verteilungsdiagramm wie ein Histplot. Beispielsweise stellt ein Streudiagramm effektiv die Beziehung zwischen zwei numerischen Variablen dar, wobei jeder Punkt eine Beobachtung darstellt. Dadurch lassen sich Korrelationen, Cluster oder Ausreißer leicht erkennen. Die Visualisierung, wie sich die Lernstunden auf die Prüfungsergebnisse auswirken, kann Aufschluss darüber geben, ob mehr Lernzeit mit höheren Ergebnissen korreliert.

sns.displot(penguins, x="flipper_length_mm", hue="sex", multiple="dodge")

1. Passen Sie die Handlung an Ihre Daten und Ihr Ziel an Die Auswahl des geeigneten Diagramms für Ihre Daten- und Analyseziele ist von entscheidender Bedeutung. Mit der richtigen Visualisierung können Sie effektiv aussagekräftige Erkenntnisse gewinnen. Beispielsweise eignet sich ein Liniendiagramm besser zur Beobachtung von Trends im Zeitverlauf als ein Histogramm. Die Verwendung eines falschen Diagramms kann wichtige Muster oder Erkenntnisse verschleiern und selbst einen umfangreichen Datensatz weniger nützlich machen. Ein Barplot eignet sich beispielsweise ideal zum Vergleich der durchschnittlichen Prüfungsergebnisse auf verschiedenen Ebenen der elterlichen Beteiligung. Dieses Diagramm hebt den Mittelwert (oder andere zusammenfassende Statistiken) einer numerischen Variablen über Kategorien hinweg hervor und eignet sich daher perfekt für Vergleiche auf hoher Ebene.

sns.relplot(
    data=tips,
    x="total_bill", y="tip", hue="smoker",>



<p><img src="https://img.php.cn/upload/article/000/000/000/173294521670198.jpg" alt="Seaborn Plot Selection Made Easy: How to Visualize Your Data Effectively"><br>
source: seaborn documentation</p>

<p>Alternatively, you can use the scatterplot() function directly for scatter plots, which produce the same result. For line plots, you can either use relplot() with kind="line" or the more direct lineplot() function.<br>
</p>

<pre class="brush:php;toolbar:false">fmri = sns.load_dataset("fmri")
sns.relplot(data=fmri, x="timepoint", y="signal", kind="line")

Tipps zum Anpassen von Seaborn-Plots

Erhöhen Sie die Klarheit Ihrer Visualisierungen, indem Sie Titel und Beschriftungen mithilfe von Funktionen wie plt.title(), plt.xlabel() und plt.ylabel() hinzufügen. Um kategoriale Dimensionen zu integrieren, nutzen Sie das Farbtonattribut in Seaborn, mit dem Sie Datenpunkte anhand einer bestimmten Spalte in Ihrem Datensatz unterscheiden können. Passen Sie das Farbschema mit Paletten wie Coolwarm, Husl oder Set2 an, indem Sie die Funktion set_palette() verwenden. Differenzieren Sie außerdem Datenpunkte, indem Sie ihren Stil oder ihre Größe mit sns.set_theme() anpassen und die Abbildungsabmessungen mit plt.figure(figsize=(width, height)) definieren.

Häufige Fallstricke, die es zu vermeiden gilt

Um Erkenntnisse durch Datenvisualisierung effektiv zu kommunizieren, ist es wichtig, ein Gleichgewicht zwischen der Bereitstellung ausreichender Informationen und der Vermeidung einer Überfüllung der Plots zu finden. Das Überladen eines Diagramms mit zu vielen Datenpunkten kann den Betrachter überfordern, während unzureichende Details zu Verwirrung führen können. Fügen Sie immer klare Achsenbeschriftungen und eine Legende hinzu und stellen Sie sicher, dass die Visualisierung die wichtigsten Erkenntnisse hervorhebt, die Sie hervorheben möchten.

Ein weiteres häufiges Problem ist die Erstellung irreführender Visualisierungen. Um dies zu verhindern, stellen Sie sicher, dass die Achsen korrekt skaliert sind, um die Daten darzustellen.

Abschluss

Die Auswahl des richtigen Seaborn-Diagramms ist ein entscheidender Schritt zur Verbesserung des Datenverständnisses und zur effektiven Kommunikation von Erkenntnissen. Durch die entsprechende Visualisierung können Muster, Zusammenhänge und Trends aufgedeckt werden, die möglicherweise verborgen bleiben. Indem Sie den Plottyp an Ihrer Datenstruktur und Ihren Analysezielen ausrichten – sei es die Untersuchung von Verteilungen, Beziehungen oder Vergleichen – stellen Sie Klarheit und Präzision in Ihrem Storytelling sicher.

Datenvisualisierung ist ebenso eine Kunst wie eine Wissenschaft. Zögern Sie nicht, mit verschiedenen Seaborn-Plots zu experimentieren, um neue Perspektiven zu entdecken oder Ihre Erkenntnisse zu verfeinern. Mit Übung und Kreativität können Sie das volle Potenzial von Seaborn nutzen, um Rohdaten in überzeugende visuelle Erzählungen umzuwandeln.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSeaborn-Grundstücksauswahl leicht gemacht: So visualisieren Sie Ihre Daten effektiv. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!