Summary  
This chapter introduces a high-level plotting library that simplifies creating statistical visualizations through concise function calls, built-in styling, and seamless integration with tabular data.  

General domain of usage  
Data visualization

**Seaborn** er et høynivå visualiseringsbibliotek basert på `matplotlib`. Her er noen fordeler sammenlignet med `matplotlib`:
* enklere grensesnitt;
* et bredt utvalg av standardstiler og fargepaletter;
* fungerer godt med `pandas` DataFrame;
* et bredt spekter av innebygde statistiske funksjoner.

Her er et eksempel på et diagram laget med `seaborn` med kun én kodelinje:

Tilsynelatende kan alt du oppnår med `seaborn` også gjøres med `matplotlib`, men det kan ofte kreve mer tid og innsats.

Merk

Likevel, siden `matplotlib` er et relativt **lavnivå** bibliotek i sammenligning, gir det mer **fleksibilitet** for diagrammene dine. Hvis du trenger å lage et unikt diagram med mange tilpasninger, er `matplotlib` fortsatt det beste valget.

import unittest
import inspect
import ast
import user_code  # The user's script with `import seaborn as sns`

def _dynamic_test(test_case, condition, success_message, failure_message):
    if condition:
        test_case._testMethodName = success_message
        test_case.assertTrue(True, success_message)
    else:
        test_case._testMethodName = failure_message
        test_case.fail(failure_message)

class TestSeabornImport(unittest.TestCase):
    
    @classmethod
    def setUpClass(cls):
        source = inspect.getsource(user_code)
        cls.tree = ast.parse(source)

        cls.imports = [
            node for node in ast.walk(cls.tree)
            if isinstance(node, ast.Import)
        ]

        cls.seaborn_import = next(
            (imp for imp in cls.imports
             for alias in imp.names
             if alias.name == 'seaborn' and alias.asname == 'sns'),
            None
        )

    def test_seaborn_is_imported_with_alias(self):
        _dynamic_test(
            self,
            self.seaborn_import is not None,
            "seaborn is imported with alias sns",
            "seaborn is not imported with alias sns"
        )

if __name__ == '__main__':
    unittest.main()


test_seaborn_import.py

Data finnes overalt rundt oss, og det er svært viktig å kunne tolke det. Visualisering hjelper deg å håndtere data ved å finne bestemte mønstre og innsikter. Du vil utvikle et solid grunnlag i datavisualisering ved bruk av Python og dets biblioteker, som matplotlib og seaborn, for å hente ut mest mulig informasjon fra data på en ryddig og presis måte.

Oppdag det grunnleggende innen datavisualisering med Matplotlib. Lær om kjernebegrepene, utforsk fordelene, og lag din første enkle graf med dette grunnleggende biblioteket for plotting.

Behersk visualisering av data gjennom de mest populære diagramtypene. Lær å bygge linje-, punkt- og stolpediagrammer for å formidle innsikt fra dataene dine på en tydelig måte.

Lær å gjøre diagrammene dine mer informative og visuelt tiltalende. Legg til titler, forklaringer, farger og rutenett, og oppdag hvordan du effektivt kan arrangere flere delplott.

Utforsk statistiske visualiseringer som hjelper med å analysere datadistribusjoner og mønstre. Lag histogrammer, boksdiagrammer og sektordiagrammer for å avdekke dypere statistiske innsikter.

Ta visualiseringsevner til neste nivå med Seaborn. Lag avanserte diagrammer som countplot, KDE, pair plot og heatmap, samtidig som du mestrer Seaborns elegante stil og tilpasningsmuligheter.

Introduksjon til Seaborn

Løsning

Awesome!

Introduksjon til Seaborn

Løsning