¿ Qué es y cuáles son sus usos mas comunes de Seaborn?

 ¿ Qué es Seaborn ?

Seaborn es una biblioteca de visualización de datos en Python basada en Matplotlib. Ofrece una interfaz de alto nivel para la creación de gráficos estadísticos atractivos y comprensibles. Seaborn facilita el uso de estilos y colores de gráficos que son más agradables y presenta funciones para crear tipos de gráficos complejos de manera sencilla.

1. Instalación de Seaborn

Para empezar a usar Seaborn, primero debes asegurarte de tenerlo instalado. Generalmente, se instala ejecutando:

2. Importar Seaborn

Para usar Seaborn, primero debes importarlo, generalmente junto con Matplotlib para ajustes adicionales:

3. Cargar un conjunto de datos

Seaborn viene con algunos conjuntos de datos incorporados, lo cual es útil para practicar. Puedes cargar un conjunto de datos con:

4. Crear un gráfico básico y personalización

Seaborn y Matplotlib permiten personalizar los gráficos. Puedes cambiar colores, títulos, etiquetas y mucho más.

Ahora, creemos un gráfico simple. Por ejemplo, un gráfico de dispersión que muestre la relación entre el total de la cuenta y la propina en el conjunto de datos 'tips':

Este código lo puede ejecutar en Google Colaboratory.

Nota.- cuando en el código Python se utiliza el símbolo # quiere decir que no se va ejecutar ese código, queda como comentario. Para que usted pueda ver cada uno de los gráficos solo debe quita el símbolo # y así podrá ver diferentes tipos de gráficos.

import seaborn as sns

import matplotlib.pyplot as plt

#sns.scatterplot(x='total_bill', y='tip', data=data)

#sns.histplot(data['total_bill'], kde=True)

#sns.boxplot(x='day', y='total_bill', data=data)

correlation = data.corr()

sns.heatmap(correlation, annot=True)

plt.title('Relación entre el Total de la Cuenta y la Propina')

plt.xlabel('Total de la Cuenta')

plt.ylabel('Propina')

plt.show()

5. Tipos de gráficos

Seaborn ofrece una variedad de tipos de gráficos. Algunos comunes incluyen:

• diagrama de dispersión : para gráficos de dispersión.
• Lineplot : para gráficos de líneas.
• histplot : para histogramas.
• boxplot : para gráficos de caja.
• mapa de calor : para mapas de calor.

• Ejemplo con datos simulados

  1. Gráfico de Dispersión : Relación entre el total de la cuenta y la propia.
  2. Histograma : Distribución del total de la cuenta.
  3. Gráfico de Caja : Distribución del total de la cuenta por día de la semana.
  4. Mapa de Calor : Correlación entre diferentes variables numéricas.

  Voy a simular algunos datos y luego generar estos gráficos. ​​

  

  Aquí tienes los gráficos generados utilizando los datos simulados:

  1. Gráfico de Dispersión (Arriba a la Izquierda) : Muestra la relación entre el total de la cuenta y la propina. Cada punto representa una observación individual.

  2. Histograma (Arriba a la Derecha) : Ilustra la distribución del total de la cuenta. La línea suave (curva KDE) proporciona una estimación de la densidad.

  3. Gráfico de Caja (Abajo a la Izquierda) : Representa la distribución del total de la cuenta por día de la semana. Ofrece una visión clara de los cuartiles, la mediana y los valores atípicos.

  4. Mapa de Calor (Abajo a la Derecha) : Muestra la valoración entre las variables numéricas 'total_bill' y 'tip'. Los números en las celdas representan los coeficientes de variación.

  Estos gráficos son ejemplos básicos de lo que puedes hacer con Seaborn. La biblioteca ofrece muchas más opciones y personalizaciones para explorar y representar tus datos de manera efectiva.

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