Plot-Visualisierungen mit Seaborn in einem objektorientierten Stil

Seaborn, ein weit verbreitetes Python-Paket zur Datenvisualisierung, nutzt die Matplotlib-Bibliothek . Durch die Bereitstellung einer objektorientierten Schnittstelle erleichtert Matplotlib die Erstellung und Verwaltung komplexer Plots. In diesem Artikel geht es darum, wie man die Fähigkeiten von Seaborn nutzt und gleichzeitig den objektorientierten Ansatz von Matplotlib beibehält.

Der Artikel beginnt mit der Beschreibung der beiden Kategorien von Seaborn-Plotfunktionen: „Achsenebene“ und „Figurenebene“. " Funktionen auf Axes-Ebene, wie z. B. regplot und boxplot, nehmen ein explizites Axe-Argument entgegen und geben ein Axes-Objekt zurück. Durch Übergabe des gewünschten Axes-Objekts können diese Funktionen objektorientiert verwendet werden.

Im Gegensatz dazu erfordern Funktionen auf Figurenebene, einschließlich Lmplot und Pairplot, die vollständige Kontrolle über die Figur und können nicht verwendet werden Plot auf bestehende Achsen. Diese Funktionen geben ein Objekt zurück, typischerweise FacetGrid oder JointGrid, das Zugriff auf die zugrunde liegende Figur und Achsen für eine Post-hoc-Anpassung bietet.

Um die Verwendung von Seaborn in einem objektorientierten Stil zu veranschaulichen, enthält der Artikel ein Beispiel mit der Regplot-Funktion. Das Beispiel erstellt zwei Unterplots in einer Abbildung und verwendet die Regplot-Funktion, um Daten auf jedem Axes-Objekt darzustellen.

Insgesamt bietet der Artikel Anleitungen zur Nutzung der objektorientierten Funktionen von Matplotlib in Verbindung mit der leistungsstarken Plotfunktion von Seaborn Funktionalität. Durch das Verständnis der Unterschiede zwischen Funktionen auf Achsen- und Figurenebene können Benutzer Daten effektiv darstellen und Visualisierungen entsprechend ihren spezifischen Anforderungen anpassen.