Why Seaborn?

Seaborn is introduced as a Python library that simplifies the process of creating complex visualizations compared to Matplotlib. Here’s why you might want to use Seaborn:

  1. Provides a Layer of Abstraction: Seaborn offers a higher level of abstraction, making it easier to create advanced visualizations without dealing with low-level details.
  2. Better Aesthetics: It comes with visually appealing default styles and color palettes, making your plots more aesthetically pleasing and optimized for readability.
  3. More Graphs Included: Seaborn includes a wide variety of statistical plots and visualization techniques, enabling users to explore data from multiple perspectives with specialized plots for various tasks.

Seaborn Roadmap

The roadmap outlines the main types of functions and their classifications:

Types of Functions

  • Figure Level: These functions create entire figures or subplots.
  • Axis Level: These functions operate on a single axis within a figure.

Main Classification

  1. Relational Plot: Used to visualize statistical relationships between variables, commonly used for bivariate analysis. Includes scatter plots and line plots.
  2. Distribution Plot: Used for univariate analysis to understand the distribution of data and detect patterns. Includes histograms, kernel density estimation (KDE) plots, and rug plots.
  3. Matrix Plot: Used to visualize matrix datasets, such as correlation matrices or hierarchically clustered data. Includes heatmaps and clustermaps.

Examples

1. Relational Plot

  • to see the statistical relation between 2 or more variables.
  • Bivariate Analysis

Plots under this section

  • scatterplot
  • lineplot

code with explanations:

  1. Loading Dataset:
tips = sns.load_dataset('tips')

Explanation: This line of code loads a dataset called ‘tips’ from the Seaborn library.

  1. Scatter Plot:
sns.scatterplot(data=tips, x='total_bill', y='tip', hue='sex', style='time', size='size')

Explanation: This code creates a scatter plot using Seaborn’s scatterplot function. It visualizes the relationship between the ‘total_bill’ and ‘tip’ columns from the ‘tips’ dataset. The color (‘hue’) is determined by the ‘sex’ column, while the point style (‘style’) is determined by the ‘time’ column, and the point size is determined by the ‘size’ column.

  1. Relational Plot:
sns.relplot(data=tips, x='total_bill', y='tip', kind='scatter', hue='sex', style='time', size='size')

Explanation: This code creates a scatter plot using Seaborn’s relplot function. It provides a higher-level interface for creating figure-level plots. The parameters are similar to scatterplot, but with an additional ‘kind’ parameter specifying the plot type.

  1. Line Plot:
sns.lineplot(data=temp_df, x='year', y='lifeExp')

Explanation: This code creates a line plot using Seaborn’s lineplot function. It visualizes the change in ‘lifeExp’ over ‘year’ for a specific country (here, ‘India’).

  1. Using Relplot with Line Plot:
sns.relplot(data=temp_df, x='year', y='lifeExp', kind='line')

Explanation: This code creates a line plot using Seaborn’s relplot function, similar to the previous line plot. It’s a figure-level interface, offering more customization options.

  1. Hue and Style in Line Plot:
sns.relplot(kind='line', data=temp_df, x='year', y='lifeExp', hue='country', style='continent', size='continent')

Explanation: This code creates a line plot using Seaborn’s relplot function, with ‘country’ determining the line colors (‘hue’) and ‘continent’ determining the line styles (‘style’) and sizes.

  1. Facet Plot:
sns.relplot(data=tips, x='total_bill', y='tip', kind='line', col='sex', row='day')

Explanation: This code creates a facet plot using Seaborn’s relplot function. It visualizes the relationship between ‘total_bill’ and ‘tip’ for different combinations of ‘sex’ and ‘day’, arranging them in rows and columns.

  1. Col Wrap in Facet Plot:
sns.relplot(data=gap, x='lifeExp', y='gdpPercap', kind='scatter', col='year', col_wrap=3)

Explanation: This code creates a facet plot using Seaborn’s relplot function, with ‘lifeExp’ on the x-axis and ‘gdpPercap’ on the y-axis. It creates separate plots for different ‘year’ values, wrapping them into multiple columns with a maximum of 3 plots per row.

  1. Scatter Plot with Facet Grid:
sns.scatterplot(data=tips, x='total_bill', y='tip', col='sex', row='day')

Explanation: This code creates a scatter plot with facets using Seaborn’s scatterplot function. It visualizes the relationship between ‘total_bill’ and ‘tip’ for different combinations of ‘sex’ and ‘day’, arranging them in rows and columns.

2. Distribution Plots

  • used for univariate analysis
  • used to find out the distribution
  • Range of the observation
  • Central Tendency
  • is the data bimodal?
  • Are there outliers?

Plots under distribution plot

  • histplot
  • kdeplot
  • rugplot

Let’s break down the provided code with explanations:

  1. Histogram Plot:
sns.histplot(data=tips, x='total_bill')

Explanation: This code creates a histogram plot using Seaborn’s histplot function, showing the distribution of the ‘total_bill’ column in the ‘tips’ dataset.

  1. Setting Bins:
sns.displot(data=tips, x='total_bill', kind='hist', bins=2)

Explanation: This code sets the number of bins in the histogram to 2, dividing the data into two intervals or bins.

  1. Categorical Variable Visualization:
sns.displot(data=tips, x='day', kind='hist')

Explanation: This code visualizes the distribution of the ‘day’ column, which is categorical, using a histogram-like plot.

  1. Histogram with Hue:
sns.displot(data=tips, x='tip', kind='hist', hue='sex')

Explanation: This code plots separate histograms for the ‘tip’ column based on the ‘sex’ column, distinguishing between male and female using different colors.

  1. Element Style: Step:
sns.displot(data=tips, x='tip', kind='hist', hue='sex', element='step')

Explanation: This code changes the style of the histogram to a step-wise representation, showing the distribution of ‘tip’ separated by ‘sex’.

  1. KDE Plot:
sns.kdeplot(data=tips, x='total_bill')

Explanation: This code creates a Kernel Density Estimation (KDE) plot for the ‘total_bill’ column, representing the distribution of data using a smoothed curve.

  1. KDE Plot with Hue and Fill:
sns.displot(data=tips, x='total_bill', kind='kde', hue='sex', fill=True, height=10, aspect=2)

Explanation: This code creates a KDE plot for the ‘total_bill’ column, where the data is separated based on the ‘sex’ column. The areas under the curve are filled, and the plot has a specified height and aspect ratio.

  1. Rug Plot:
sns.rugplot(data=tips, x='total_bill')

Explanation: This code adds a rug plot to the KDE plot, showing individual data points along the x-axis.

  1. Bivariate Histogram:
sns.displot(data=tips, x='total_bill', y='tip', kind='hist')

Explanation: This code creates a bivariate histogram, plotting the joint distribution of ‘total_bill’ and ‘tip’ columns.

  1. Bivariate KDE Plot:
sns.kdeplot(data=tips, x='total_bill', y='tip')

Explanation: This code creates a bivariate KDE plot, smoothing the joint distribution of ‘total_bill’ and ‘tip’ using a 2D Gaussian kernel.

3. Matrix Plot

  • Heatmap
  • Clustermap

Let’s dissect the provided code with explanations:

  1. Heatmap:
temp_df = gap.pivot(index='country', columns='year', values='lifeExp')
plt.figure(figsize=(15, 15))
sns.heatmap(temp_df)

Explanation: This code first creates a pivot table temp_df from the gap DataFrame, where countries are indexed, years are columns, and life expectancy values are the data. Then, it plots a heatmap of this data with a figure size of 15×15.

  1. Annotated Heatmap:
temp_df = gap[gap['continent'] == 'Europe'].pivot(index='country', columns='year', values='lifeExp')
plt.figure(figsize=(15, 15))
sns.heatmap(temp_df, annot=True, linewidth=0.5, cmap='summer')

Explanation: This code filters the gap DataFrame for countries in Europe, creates a pivot table temp_df similar to before, and plots a heatmap. Additionally, it annotates each cell with the numeric value, sets the linewidth of the cell borders to 0.5, and uses the ‘summer’ colormap.

  1. Clustermap:
sns.clustermap(iris.iloc[:, [0, 1, 2, 3]])

Explanation: This code plots a hierarchically-clustered heatmap using the clustermap function from Seaborn. It takes the first four columns of the Iris dataset (iris.iloc[:, [0, 1, 2, 3]]) and clusters them based on their similarity. This function requires the scipy library to be available.

In summary, Seaborn offers a wide range of plotting functions and customization options, making it a versatile tool for data visualization tasks.

17 Replies to “Data Visualization using Seaborn”

  1. Heya i am for the first time here. I found this board and I find It truly useful & it helped me out much. I hope to give something back and help others like you helped me.

  2. Зачем выбирать дом из бруса 9х12 | Зачем выбирать дом из бруса 9х12 | Секреты уютного интерьера в доме из бруса 9х12 | Выбор системы отопления для дома из бруса 9х12 | Как обеспечить комфортную температуру в доме из бруса 9х12 | Как выбрать правильные окна и двери для дома из бруса 9х12 | Современные технологии строительства дома из бруса 9х12 | Инновации в строительстве дома из бруса 9х12 | Как обустроить зону отдыха в доме из бруса 9х12 | Сколько стоит построить дом из бруса 9х12
    проект дома из бруса 9х12 https://domizbrusa-9x12spb.ru/ .

  3. Выбирайте из самых популярных онлайн казино в Румынии, для шанса на крупные выплаты.
    Выберите лучшие онлайн казино в Румынии, для шанса на крупные призы и выигрыши.
    Лучшие онлайн казино для игроков из Румынии, где можно получить массу бонусов и подарков.
    Играйте в онлайн казино из Румынии, для увлекательных игровых приключений.
    Лучшие онлайн казино в Румынии на ваш выбор, для возможности выиграть крупные суммы денег.
    cel mai bun cazino online romania https://wla-canvas.ro/ .

  4. Топ-5 материалов для перетяжки мебели, проверенных временем
    Преображаем вашу мебель с помощью перетяжки, новый взгляд на привычную мебель
    Сделай свой дом уютным с помощью перетяжки мебели, закажите услугу профессионалов
    Какой стиль выбрать для перетяжки мебели, подчеркнут вашу индивидуальность
    Профессиональные советы по перетяжке мебели, применить в деле
    компания “КакСвоим”.

  5. Топ-5 материалов для перетяжки мебели, стильных
    Преображаем вашу мебель с помощью перетяжки, новый взгляд на привычную мебель
    Сделай свой дом уютным с помощью перетяжки мебели, попробуйте сами
    Тенденции в дизайне мебели для перетяжки, подчеркнут вашу индивидуальность
    Профессиональные советы по перетяжке мебели, применить в деле
    Мебель “КакСвоим”.

  6. 1win казино – ваш путь к успеху, начните игру прямо сейчас!
    1win казино: ваш ключ к азартным играм, выигрывайте крупные суммы вместе с 1win казино!
    1win казино – где каждый становится победителем, начните игру прямо сейчас!
    1win казино – лучший выбор для азартных игр, получите удовольствие от азарта!
    1win казино – ваш первый шаг к успеху, начните игру и выигрывайте крупные суммы!
    1win скачать https://populyarnoye-onlayn-kazino-belarusi.com/ .

  7. Как выбрать материал для перетяжки мебели: советы и рекомендации, для достижения идеального результата.
    Горячие тенденции в мире перетяжки мебели: эксклюзивные идеи для дома, чтобы ваш дом выглядел современно и стильно.
    Творческий процесс перетяжки мебели: самодельные идеи для уникального результата, для создания уютной и гармоничной обстановки.
    Преимущества перетяжки мебели: почему это стоит попробовать, для создания долговременного и стильного интерьера.
    Экспертные советы по выбору мастера для перетяжки мебели: на что обратить внимание, для достижения желаемого результата.
    Какие материалы выбрать для перетяжки мебели в стиле минимализм: легкие и стильные способы, для оформления вашего дома в едином стиле.
    Перетяжка мебели в скандинавском стиле: новые идеи для уютного интерьера, для создания атмосферы уюта и спокойствия.
    Как сделать перетяжку мебели экономично и эффективно: секреты и советы, которые позволят вам обновить интерьер без лишних затрат.
    Советы по перетяжке мебели в провансальском стиле: как создать атмосферу загородного уюта, для создания уютного и романтичного интерьера.
    Какие детали учесть для перетяжки мебели в классическом стиле: изысканные и шикарные элементы, которые добавят вашему дому роскошь и утонченность.
    Как сделать перетяжку мебели качественно и без лишних хлопот: лайфхаки и советы, которые помогут вам сделать правильный выбор и избежать ошибок.
    перетяжка мягкой мебели мебели перетяжка мягкой мебели мебели .

  8. Обеспечьте конфиденциальность с резидентскими прокси, воспользоваться этим инструментом.
    В чем особенность резидентских прокси?, ознакомьтесь с подробностями.
    Как выбрать лучший резидентский прокси, инструкция для пользователей.
    Какие задачи решают резидентские прокси?, узнайте возможностями.
    Как резидентские прокси обеспечивают безопасность?, обзор функций безопасности.
    Какие риски может предотвратить резидентский прокси?, рассмотрим важные аспекты.
    Как резидентский прокси помогает повысить эффективность?, рассмотрим основные плюсы.
    Как улучшить скорость Интернета с резидентским прокси, практические советы для оптимизации работы.
    Каким образом ускорить процесс парсинга с помощью резидентского прокси, разбор возможностей для парсеров.
    Как оставаться анонимным в Интернете с резидентским прокси, рекомендации к безопасности онлайн.
    Как улучшить работу в социальных сетях с резидентским прокси, практические советы функционала.
    Как сэкономить время с помощью аренды резидентского прокси?, рассмотрим лучшие варианты.
    Способы защиты от DDoS с помощью резидентского прокси, анализируем меры безопасности.
    Какие преимущества привлекают пользователей к резидентским прокси?, рассмотрим основные факторы.
    Какие прокси лучше: резидентские или дата-центры?, подсказки для выбора.
    купить резидентные прокси https://rezidentnieproksi.ru/ .

  9. Безопасность данных с резидентскими прокси, как это работает.
    Обходите географические блокировки с резидентскими прокси, пользуйтесь контентом.
    Получите быстрый и надежный интернет с резидентскими прокси, как это работает.
    Обезопасьте свои онлайн-платежи с резидентскими прокси, и чувствуйте себя спокойно.
    Сделайте свои онлайн-активности невидимыми благодаря резидентским прокси, и наслаждайтесь анонимностью.
    Обходите цензуру и блокировки с резидентскими прокси, и не опасайтесь за свою приватность.
    резидентные proxy https://rezidentnie-proksi.ru/ .

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *