or
Bài tập này là một phần của khóa học
Seaborn là gì và khi nào bạn nên dùng? Trong chương này, bạn sẽ biết câu trả lời! Bạn cũng sẽ học cách tạo scatter plot và count plot với cả danh sách dữ liệu và pandas DataFrame. Bạn sẽ được giới thiệu một trong những ưu điểm lớn của Seaborn — khả năng dễ dàng thêm biến thứ ba vào biểu đồ bằng cách dùng màu để biểu diễn các nhóm con khác nhau.
Trong chương này, bạn sẽ tạo và tùy chỉnh các biểu đồ thể hiện mối quan hệ giữa hai biến định lượng. Để làm điều đó, bạn sẽ dùng scatter plot và line plot để khám phá mức độ ô nhiễm không khí trong một thành phố thay đổi trong ngày như thế nào và công suất động cơ liên quan ra sao đến hiệu suất nhiên liệu của xe hơi. Bạn cũng sẽ thấy thêm một ưu điểm lớn của Seaborn — khả năng dễ dàng tạo nhiều subplot trong một hình duy nhất!
Các biến phân loại xuất hiện trong hầu hết mọi bộ dữ liệu, đặc biệt phổ biến trong dữ liệu khảo sát. Trong chương này, bạn sẽ học cách tạo và tùy chỉnh các biểu đồ phân loại như box plot, bar plot, count plot và point plot. Trong quá trình đó, bạn sẽ khám phá dữ liệu khảo sát từ giới trẻ về sở thích, từ sinh viên về thói quen học tập, và từ đàn ông trưởng thành về cảm nhận của họ đối với nam tính.
Bài tập hiện tại
Trong chương cuối, bạn sẽ học cách thêm tiêu đề biểu đồ và nhãn trục giàu thông tin — một trong những phần quan trọng nhất của bất kỳ trực quan hóa dữ liệu nào! Bạn cũng sẽ học cách tùy chỉnh phong cách biểu đồ để giúp khán giả nhanh chóng nắm được ý chính. Sau đó, bạn sẽ ghép nối mọi thứ đã học để hoàn thành các bài tập cuối khóa!