สมัครเรียนโทร. 085-350-7540 , 084-88-00-255 , ntprintf@gmail.com
การวิเคราะห์ข้อมูลเป็นกิจกรรมสำคัญที่ช่วยให้เราเข้าใจข้อมูลที่เรามี แต่การทำแบบแผนกระชับและสวยงามอาจทำให้เราเข้าใจข้อมูลได้ยิ่งขึ้น นี่เองที่ Seaborn เป็นหนึ่งในไลบรารีที่เราสามารถนำมาใช้เพื่อการวิเคราะห์ข้อมูลแบบง่ายดาย ไม่เพียงเท่านั้น การใช้ Seaborn ยังทำให้ข้อมูลของเรามีลักษณะกล่าวคือง่ายต่อการเข้าใจและสวยงามมากยิ่งขึ้นด้วย
Seaborn เป็นไลบรารี Python ที่มีการพัฒนามาจาก Matplotlib เพื่อให้ง่ายต่อการพล็อตและการแสดงข้อมูล แม้ว่า Matplotlib จะเป็นไลบรารีที่ทรงพลังและมีความหลากหลายทางด้าน แต่ Seaborn ยังรองรับการวาดกราฟที่สวยงามและที่สำคัญยังทำให้การวิเคราะหข้อมูลได้ทั้งคุณภาพและง่ายดายขึ้น
เมื่อเทียบกับ Matplotlib การใช้ Seaborn จะทำให้แนวระนาบกราฟที่สร้างขึ้นมีการจัดการ data และกราฟได้เป็นอย่างดี เราสามารถแสดงค่าทางสถิติของข้อมูล พร้อมแทนที่แต่ละ dots ด้วยกราฟและสีที่สวยงามทำให้เกิดความชัดเจนของข้อมูลที่เรามี
การใช้ Seaborn ไม่ใช่แค่แค่สำหรับการพล็อตกราฟเท่านั้น แต่ยังสามารถใช้สำหรับการทำการวิเคราะห์ข้อมูลโดยเราสามารถทำการสร้างกราฟข้อมูล รวมถึงการทำ histogram และ การพล็อตกราฟความสามารถและการเข้าถึงข้อมูลอย่างง่ายดาย
นอกเหนือจากการพล็อตกราฟแล้ว Seaborn ยังเป็นไลบรารีที่ทำให้เราสามารถสร้างกราฟของค่าวางใจโดยอัตโนมัติ โดยผ่านฟังก์ชัน seaborn.pairplot() ทำให้เราสามารถสร้าง scatter plot ของทุกคู่ของตัวแปรใน DataFrame หรือทำการกราฟของค่า correlation coefficients หรือค่าวางใจ ที่สามารถช่วยให้เราเข้าใจข้อมูลได้อย่างสะดวกยิ่งขึ้น
นอกจากการทำการวิเคราะห์ข้อมูลลักษณะต่างๆ ด้วย Seaborn เรายังสามารถนำไปใช้งานร่วมกับ Matplotlib เพื่อปรับแต่งกราฟยิ่งได้ เราสามารถทำการเปลี่ยนแปลงสี หรือขนาดของกราฟและทำการปรับแต่งรายละเอียดต่างๆ เพื่อให้กราฟของเรานั้นสวยงามและแทนที่แต่ละ dots ด้วยกราฟและสีที่สวยงามทำให้เกิดความชัดเจนของข้อมูลที่เรามี
Seaborn ยังช่วยให้การวิเคราะข้อมูลนั้นสามารถใช้ในหลายกรณี โดยไม่จำกัดอยู่เพียงแค่การทำการวิเคราะหข้อมูลแบบธรรมดา หากเราต้องการแสดงข้อมูลในแบบที่เป็นอันดับจะเป็นกราฟแบบ clustered bar plot หรือหากเราต้องการเปรียบเทียบยอดขายในแต่ละเดือนและแสดง linear regression ก็ความสามารถของ Seaborn นั้นสามารถทำงานได้ดีกับทั้งงานนี้และงานอื่นๆ อีกมากมาย
นอกจากความสามารถของ Seaborn ในการทำการวิเคราะหข้อมูลแล้ว ยังมีความสามารถที่ทำให้เราสามารถ ปรับแต่งรูปแบบของกราฟที่เราสร้างข้อจำเป็นได้มากยิ่งขึ้น เราสามารถทำการเปลี่ยนแปลงรูปแบบของกราฟให้สวยงามและอ่านออกมาได้ง่ายหลากหลายแถบสถิติที่รองรับฟังชันพล็อตของ Seaborn ทำให้เราสามารถเช็คค่าทางสถิติมากขึ้น
เพราะความสะดวกในการใช้งานและความสวยงามของผลลัพธ์ที่ได้ ทำให้ Seaborn เป็นไลบรารีที่ได้รับความนิยมอย่างมากในการทำการวิเคราะหข้อมูล เป็นเรื่องสำคัญที่เราจำเป็นต้องรู้ว่า Seaborn เป็นไลบรารีที่เรียนรู้ง่ายและมีประโยชน์มากต่อผู้ที่กำลังสนใจในการวิเคราะหข้อมูล และควรทดลองใช้เพื่อดูผลลัพธ์ที่ได้เอง
ในที่สุดก็หวังว่าหลังจากที่คุณได้รับข้อมูลเกี่ยวกับ Seaborn แล้ว คุณจะมีความสะดวกในการวิเคราะหข้อมูลและสามารถนำไปใช้ในงานของคุณได้อย่างง่ายดายมากยิ่งขึ้น และความสวยงามของกราฟหลายอย่างที่เราสร้างขึ้นทำให้เกิดความชัดเจนของข้อมูลที่เรามีทดลองใช้งานบนงานของคุณและบอกเล่าให้เราฟังด้วยนะคะว่าการทดลองใช้Seabornนั้นเปลี่ยนแปลงการวิเคราะห์ข้อมูลของคุณอย่างไรบ้าง ด้วย Seaborn in programming ที่ทำให้การวิเคราะหข้อมูลง่ายยิ่งขึ้นตามที่คุณต้องการ
หมายเหตุ: ข้อมูลในบทความนี้อาจจะผิด โปรดตรวจสอบความถูกต้องของบทความอีกครั้งหนึ่ง บทความนี้ไม่สามารถนำไปใช้อ้างอิงใด ๆ ได้ ทาง EPT ไม่ขอยืนยันความถูกต้อง และไม่ขอรับผิดชอบต่อความเสียหายใดที่เกิดจากบทความชุดนี้ทั้งทางทรัพย์สิน ร่างกาย หรือจิตใจของผู้อ่านและผู้เกี่ยวข้อง
Tag ที่น่าสนใจ: seaborn python data_analysis data_visualization matplotlib programming statistical_analysis data_science graph_plotting pairplot correlation_coefficients statistical_functions data_analytics histogram scatter_plot
หากมีข้อผิดพลาด/ต้องการพูดคุยเพิ่มเติมเกี่ยวกับบทความนี้ กรุณาแจ้งที่ http://m.me/Expert.Programming.Tutor
085-350-7540 (DTAC)
084-88-00-255 (AIS)
026-111-618
หรือทาง EMAIL: NTPRINTF@GMAIL.COM
Copyright (c) 2013 expert-programming-tutor.com. All rights reserved. | 085-350-7540 | 084-88-00-255 | ntprintf@gmail.com