Visualização intermediária de dados com a Seaborn
Use as ferramentas sofisticadas de visualização do Seaborn para criar visualizações bonitas e informativas.
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Descrição do Curso
Você deseja criar visualizações bonitas e informativas com facilidade? Se for esse o caso, você precisa aprender o seaborn! O Seaborn é uma biblioteca de visualização que é uma parte essencial do kit de ferramentas de ciência de dados do Python. Neste curso, você aprenderá a usar as sofisticadas ferramentas de visualização do seaborn para analisar vários conjuntos de dados do mundo real, incluindo a American Housing Survey, dados sobre mensalidades de faculdades e convidados da popular série de televisão The Daily Show. Após este curso, você poderá usar as funções do seaborn para visualizar seus dados em vários formatos diferentes e personalizar os gráficos do seaborn de acordo com suas necessidades específicas.
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Introdução ao Seaborn
GratuitoIntrodução à biblioteca Seaborn e onde ela se encaixa no cenário de visualização do Python.
Introdução à Seaborn50 xpFundação Seaborn50 xpLeitura de um arquivo csv100 xpComparando um histograma e um gráfico de deslocamento100 xpUsando o gráfico de distribuição50 xpTraçar um histograma100 xpGráfico de caneta e sombreamento do kde100 xpInterpretação dos resultados50 xpGráficos de regressão no Seaborn50 xpCriar um gráfico de regressão100 xpPlotagem de múltiplas variáveis100 xpFacetando regressões múltiplas100 xp - 2
Personalizando os lotes da Seaborn
Visão geral das funções para personalizar a exibição dos gráficos do Seaborn.
Usando os estilos Seaborn50 xpDefinir o estilo padrão100 xpComparação de estilos100 xpRemoção de espinhas100 xpCores em Seaborn50 xpCódigos de cores do Matplotlib100 xpUsando paletas padrão100 xpPaletas de cores50 xpCriando paletas personalizadas100 xpPersonalização com matplotlib50 xpUsando os eixos do matplotlib100 xpPersonalizações adicionais do gráfico100 xpAdicionar anotações100 xpVárias parcelas100 xp - 3
Tipos adicionais de terrenos
Visão geral dos tipos de plotagem mais complexos incluídos no Seaborn.
Tipos de gráficos categóricos50 xpstripplot() e swarmplot()100 xpboxplots, violinplots e boxenplots100 xpGráficos de barras, gráficos de pontos e gráficos de contagem100 xpGráficos de regressão50 xpGráficos de regressão e residuais100 xpParâmetros do gráfico de regressão100 xpDados de binning100 xpGráficos de matriz50 xpCriação de mapas de calor100 xpPersonalização de mapas de calor100 xp - 4
Criação de gráficos em grades com reconhecimento de dados
Usando o Seaborn para desenhar vários gráficos em uma única figura.
Usando FacetGrid, catplot e lmplot50 xpCriando um FacetGrid100 xpUsando um catplot100 xpUsando um lmplot100 xpUsando PairGrid e pairplot50 xpCriando um PairGrid100 xpUsando um pairplot100 xpGráficos de pares adicionais100 xpUsando JointGrid e jointplot50 xpCriando um JointGrid e um jointplot100 xpGráficos conjuntos e regressão100 xpGráficos conjuntos complexos100 xpSeleção de lotes Seaborn50 xp
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pré-requisitos
Data Manipulation with pandasChris Moffitt
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