Rozdział 36. Wizualizacje z użyciem pakietu Seaborn
Matplotlib od dziesięcioleci stanowi rdzeń narzędzi do wizualizacji naukowej w Pythonie. Ale nawet jego gorący zwolennicy przyznają, że często pozostawia on wiele do życzenia. Dość często powtarzanych jest kilka zarzutów:
- Obecnie nieaktualne: przed wersją 2.0 wykresy stworzone za pomocą domyślnego stylu i schematu kolorów wyglądały kiepsko i przestarzale.
- API pakietu Matplotlib jest stosunkowo niskopoziomowe. Stworzenie wyrafinowanej wizualizacji statystycznej jest możliwe, ale często wymaga dużej ilości niepotrzebnego kodu.
- Matplotlib jest o ponad dekadę starszy od Pandas i z tego powodu nie współpracuje z obiektami typu
DataFrame. Aby zwizualizować dane zapisane w ramce, musisz wyodrębnić ...
Get Python Data Science now with the O’Reilly learning platform.
O’Reilly members experience books, live events, courses curated by job role, and more from O’Reilly and nearly 200 top publishers.
