or
Ця вправа є частиною курсу
Що таке Seaborn і коли його варто використовувати? У цьому розділі ви дізнаєтеся про це! Крім того, ви навчитеся створювати точкові діаграми та діаграми підрахунку як зі списків даних, так і з датафреймів pandas. Також ви познайомитеся з однією з головних переваг Seaborn — можливістю легко додавати до графіків третю змінну, використовуючи колір для позначення різних підгруп.
У цьому розділі ви створите та налаштуєте графіки, що відображають взаємозв'язок між двома кількісними змінними. Для цього ви використаєте точкові та лінійні діаграми, щоб дослідити, як рівень забруднення повітря в місті змінюється протягом дня, і як потужність двигуна пов'язана з паливною ефективністю автомобілів. Ви також побачите ще одну важливу перевагу Seaborn — можливість легко створювати підграфіки в одній фігурі!
Категоріальні змінні трапляються майже в кожному наборі даних, але особливо часто — в опитуваннях. У цьому розділі ви навчитеся створювати й налаштовувати категоріальні графіки, зокрема коробкові діаграми, стовпчикові діаграми, діаграми підрахунку та точкові діаграми (point plots). Паралельно ви проаналізуєте дані опитувань молоді про їхні інтереси, студентів — про навчальні звички, а також дорослих чоловіків — про їхні уявлення щодо маскулінності.
Поточна вправа
У фінальному розділі ви дізнаєтеся, як додавати інформативні заголовки графіків і підписи до осей — це одна з найважливіших складових будь-якої візуалізації даних! Ви також навчитеся налаштовувати стиль візуалізацій, щоб швидше зорієнтувати аудиторію на ключових висновках. Після цього ви об'єднаєте все, чого навчилися, у фінальних вправах курсу!