1. Aprende
    2. /
  2. Cursos
    3. /
  3. Visualización intermedia de datos con Seaborn
  • 1

    Introducción a Seaborn

    Gratuito

    Introducción a la biblioteca Seaborn y dónde encaja en el panorama de la visualización en Python.

  • 2

    Personalizar las parcelas de Seaborn

    Resumen de las funciones para personalizar la visualización de los gráficos de Seaborn.

  • 3

    Tipos de parcelas adicionales

    Visión general de los tipos de trama más complejos incluidos en Seaborn.

  • 4

    Crear gráficos en cuadrículas con datos

    Utilizar Seaborn para dibujar varias tramas en una sola figura.

Initializing

Ejercicio

Pares adicionales

Este ejercicio repasará un par de ejemplos más de cómo el pairplot() puede personalizarse para analizar rápidamente los datos y determinar áreas de interés que podrían merecer un análisis adicional.

Un área de personalización que resulta útil es definir explícitamente las direcciones x_vars y y_vars que desees examinar. En lugar de examinar todas las relaciones de pareja, esta función te permite ver sólo las relaciones de pareja específicas. interacciones que pueden ser de interés.

Ya hemos visto cómo utilizar kind para controlar los tipos de parcelas. Podemos También puedes utilizar diag_kind para controlar los tipos de gráficos que se muestran en las diagonales. En el ejemplo final, incluiremos una regresión y un gráfico kde en pairplot.

Instrucciones 1/2

undefined XP
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  • Crea un gráfico de pares que examine fatal_collisions_speeding y fatal_collisions_alc en el eje x y premiums y insurance_losses en el eje y.
  • Utiliza la paleta husl y codifica con colores el gráfico de dispersión en Region.