Pythonの「seaborn」ライブラリを使用してデータを視覚的に表現するにはどうすればよいですか？

機械学習では、データからモデルを作成し、これまでに見たことのないデータを一般化します。入力として機械学習モデルに提供されるデータは、システムがデータを適切に理解して結果を生成できるようにする必要があります。

Seabornは、データの視覚化に役立つライブラリです。カスタマイズされたテーマと高レベルのインターフェースが付属しています。このインターフェースは、データの種類と、特定のフィルターが適用されたときのデータの動作をカスタマイズおよび制御するのに役立ちます。

Seabornライブラリには、さまざまなスタイルでの作業に役立つ「set_Style（）」と呼ばれるインターフェースが含まれています。プロットのテーマは、上記の機能を使用して設定できます。

PythonでSeabornを使用して単純なデータセットを視覚化してみましょう-

例

import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
def sine_plot(flip=1):
x = np.linspace(0, 9, 50)
for i in range(1, 7):
plt.plot(x, np.sin(x + i * .68) * (6 - i) * flip)
import seaborn as sb
sb.set_style("whitegrid")
print("The data is being plotted ")
sine_plot()
plt.show()

出力

説明

• 必要なパッケージがインポートされます。
• 入力データは、「sine_plot」という名前のユーザー定義関数を使用して生成されます。
• set_style関数は、プロットのタイプを設定するために使用されます。
• このデータは、seabornライブラリを使用してプロットするように指定されています
• このビジュアルデータはコンソールに表示されます。