Deep Dive into the seaborn Visualization

Deep Dive into the seaborn Visualization

0%

1. Light Start

In this section, we will perform preparation tasks for the work!

Reading the File

2. Distributions of Data

In this section, we will study plots used for data distributions!

3. Categorical Plot Types

It is time to say 'hello' to categorical plot types!

4. Matrix Plots

Colorful matrix plots are waiting for you!

Clustermap

5. Multi-Plot Grids

These fantastic plots consist of other plots. Let's start this section!

6. Regression Models

Let's learn plots that are used for regression models!

Зміст курсу

Deep Dive into the seaborn Visualization

Deep Dive into the seaborn Visualization

1. Light Start

Reading the File Colors

2. Distributions of Data

Histplot Kdeplot Rugplot Ecdfplot Challenge Displot

3. Categorical Plot Types

Stripplot Swarmplot Boxplot Violinplot Barplot Pointplot Challenge Catplot

4. Matrix Plots

Heatmap Clustermap

5. Multi-Plot Grids

FacetGrid PairGrid JointGrid

6. Regression Models

Clustermap

A clustermap is a matrix plot with a heatmap and two clustering dendrograms (learn more: Machine Learning).

Завдання

Swipe to show code editor

Create the clustermap using the seaborn library:

Add the data for the clustermap. Input only the name of the DataFrame;
Set the 'vlag' cmap;
Set the standard_scale parameter equals 1;
Set the 'single' method parameter;
Set the 'correlation' metric parameter;
Add the annot;
Set the vmin parameter equals 0 and vmax parameter equals 10;
Display the plot.

Перейдіть на комп'ютер для реальної практикиПродовжуйте з того місця, де ви зупинились, використовуючи один з наведених нижче варіантів

Все було зрозуміло?

Дякуємо за ваш відгук!

Секція 4. Розділ 2

toggle bottom row

Clustermap

A clustermap is a matrix plot with a heatmap and two clustering dendrograms (learn more: Machine Learning).

Завдання

Swipe to show code editor

Create the clustermap using the seaborn library:

Add the data for the clustermap. Input only the name of the DataFrame;
Set the 'vlag' cmap;
Set the standard_scale parameter equals 1;
Set the 'single' method parameter;
Set the 'correlation' metric parameter;
Add the annot;
Set the vmin parameter equals 0 and vmax parameter equals 10;
Display the plot.

Перейдіть на комп'ютер для реальної практикиПродовжуйте з того місця, де ви зупинились, використовуючи один з наведених нижче варіантів

Все було зрозуміло?

Дякуємо за ваш відгук!

Секція 4. Розділ 2

toggle bottom row

Clustermap

A clustermap is a matrix plot with a heatmap and two clustering dendrograms (learn more: Machine Learning).

Завдання

Swipe to show code editor

Create the clustermap using the seaborn library:

Add the data for the clustermap. Input only the name of the DataFrame;
Set the 'vlag' cmap;
Set the standard_scale parameter equals 1;
Set the 'single' method parameter;
Set the 'correlation' metric parameter;
Add the annot;
Set the vmin parameter equals 0 and vmax parameter equals 10;
Display the plot.

Перейдіть на комп'ютер для реальної практикиПродовжуйте з того місця, де ви зупинились, використовуючи один з наведених нижче варіантів

Все було зрозуміло?

Дякуємо за ваш відгук!

A clustermap is a matrix plot with a heatmap and two clustering dendrograms (learn more: Machine Learning).

Завдання

Swipe to show code editor

Create the clustermap using the seaborn library:

Add the data for the clustermap. Input only the name of the DataFrame;
Set the 'vlag' cmap;
Set the standard_scale parameter equals 1;
Set the 'single' method parameter;
Set the 'correlation' metric parameter;
Add the annot;
Set the vmin parameter equals 0 and vmax parameter equals 10;
Display the plot.

Перейдіть на комп'ютер для реальної практикиПродовжуйте з того місця, де ви зупинились, використовуючи один з наведених нижче варіантів

Секція 4. Розділ 2

Перейдіть на комп'ютер для реальної практикиПродовжуйте з того місця, де ви зупинились, використовуючи один з наведених нижче варіантів

some-alt