هر آنچه که باید درباره کتابخانه Seaborn ژوپیترلب بدانید!

امروزه داده‌ها نقش مهمی را در زندگی بشر ایفا می‌کنند. به طوری که کشف بسیاری از داروها، افزایش امنیت جامعه، پیشبرد اهداف هوش مصنوعی و… مستقیما به این اطلاعات وابسته‌اند. تجزیه و تحلیل حجم عظیم داده‌ها با پایتون و از طریق کتابخانه‌های متنوع ژوپیترلب آسان‌تر است. در این مقاله با آرایه‌ها، متد‌ها، نحوه نصب و آموزش مقدماتی کتابخانه Seaborn آشنا خواهیم شد.

فهرست مطالب

• کتابخانه Seaborn چیست؟
• منظور از آرایه در کتابخانه Seaborn چیست؟
• ویجت‌ها و متدهای Seaborn چیست؟
• آموزش کتابخانه Seaborn در پایتون
• استفاده از سرویس ژوپیتر لب ابر فردوسی

کتابخانه Seaborn چیست؟

از کتابخانه Seaborn همانند Matplotlib به منظور مصورسازی و تجسم‌سازی داده‌ها یا Data Visualization استفاده می‌شود. در واقع Seaborn بر پایه‌ کتابخانه Matplotlib بنا شده است. اما امکانات گرافیکی بیشتری را در اختیار کاربران می‌گذارد. بنابراین هدف از ایجاد Seaborn دستیابی به ابزاری بود که بتواند داده‌ها و روابط میان داده‌ها را بهتر و جذاب‌تر توضیح دهد. در ادامه برخی از ویژگی‌های Seaborn آمده است.

رابط سطح بالا:

Seaborn با ارائه توابع سطح بالا برای ایجاد انواع نمودارها، با نوشتن کد کمتر در مقایسه با Matplotlib، ایجاد نمودارهای پیچیده را ساده می‌کند.

تم ها و پالت های رنگ داخلی:

در Seaborn چندین تم و پالت رنگ داخلی وجود دارد تا تجسم‌ها را از نظر زیبایی دلپذیرتر کند.

توابع آماری:

Seaborn شامل توابعی برای تجسم روابط آماری است. مانند نمودارهای رگرسیون، نمودارهای توزیع و نمودارهای طبقه بندی شده.

مدیریت داده‌ها:

کتابخانه Seaborn با دیتافریم‌های Pandas به خوبی کار می‌کند. و ترسیم داده‌ها را مستقیماً از فریم‌های داده بدون نیاز به پیش پردازش گسترده آسان می‌کند.

ادغام با Matplotlib:

کتابخانه Seaborn در بالای Matplotlib ساخته شده است. می‌توان از آن در کنار توابع Matplotlib برای تنظیم دقیق نمودارها و سفارشی سازی‌هایی استفاده کرد که مستقیماً در Seaborn در دسترس نیستند.

منظور از آرایه در کتابخانه Seaborn چیست؟

منظور از آرایه در کتابخانه Seaborn هر گونه ساختار توالی مانند از قبیل لیست، آرایه و ستون‌های DataFrame است که دارای داده‌هایی برای تجسم می‌باشند. Seaborn این داده‌های ساختار یافته را دریافت می‌کند و تبدیل به نمودار و… می‌کند.

این کتابخانه به گونه‌ای طراحی شده است که متناسب با فرمت‌های داده‌های ورودی انعطاف پذیر باشد و امکان تجسم راحت و کارآمد داده‌ها را فراهم کند. معمولا این آرایه‌ها شامل داده‌های عددی هستند که باید تجسم‌سازی شوند. در ادامه با انواع آرایه در Seaborn آشنا خواهیم شد:

Pandas DataFrames:

این یکی از رایج ترین فرمت‌هایی است که با Seaborn استفاده می‌شود. DataFrames امکان مدیریت آسان داده‌ها را با محورهای برچسب دار (ردیف‌ها و ستون‌ها) فراهم می‌کند.

آرایه های Numpy:

آرایه‌های Numpy شکل اولیه‌تری از ذخیره‌سازی داده‌ها هستند که معمولاً برای داده‌های عددی استفاده می‌شوند. توابع Seaborn می‌توانند آرایه‌های Numpy را برای ترسیم بپذیرند.

لیست‌ها:

لیست‌های ساده پایتون را نیز می‌توان استفاده کرد. اگرچه در مقایسه با آرایه‌های DataFrames و Numpy کارایی و انعطاف پذیری کمتری دارند.

ویجت‌ها و متدهای Seaborn چیست؟

Method یک دستورالعمل کلی، از پیش تعریف شده و برنامه‌ریزی شده است که با اجرای آن عملیات جدیدی در محیط ژوپیتر اجرا می‌شود. Seaborn انواع مختلفی از متدها (Methods) را برای ایجاد انواع مختلف طرح‌ها و تجسم‌ها ارائه می‌دهد. این روش‌ها برای ساده سازی فرآیند ایجاد گرافیک‌های آماری پیچیده و آموزنده طراحی شده‌اند.

Seaborn ویجت‌های مخصوص به خود را ندارد که به عنوان “ویجت‌های Seaborn” نامگذاری شوند. پس زمانی که به ویجت‌های Seaborn اشاره می‌شود، معمولا به معنای ادغام با ویجت‌های کتابخانه‌های ipywidgets یا Panel برای ایجاد نمودارها و داشبوردهای تعاملی است.

آموزش کتابخانه Seaborn در پایتون

برای نصب کتابخانه Seaborn در پایتون، می‌توانید از pip یا conda استفاده کنید. در ادامه از پیپ استفاده کرده‌ایم:

pip install seaborn

در ادامه پس از فراخوانی کتابخانه Seaborn در پایتون، به آموزش مقدماتی آن می‌پردازیم. این آموزش با وارد کردن Seaborn به همراه Matplotlib و Pandas (اگر از DataFrames استفاده می‌کنید) شروع می‌شود:

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

برای بارگیری داده‌ها از مجموعه داده‌های داخلی موجود در Seaborn برای نمایش استفاده کنید:

tips = sns.load_dataset('tips')

برای مشاهده چند ردیف اول مجموعه داده از کد زیر استفاده کنید:

print(tips.head())

در ادامه یک مثال به همراه نتیجه آن آمده است:

# importing packages 

importseaborn as sns 

importmatplotlib.pyplot as plt 

# loading dataset 

data =sns.load_dataset("iris") 

# draw lineplot 

sns.lineplot(x="sepal_length", y="sepal_width", data=data) 

# setting the title using Matplotlib

plt.title('Title using Matplotlib Function')

plt.show()

استفاده از سرویس ژوپیتر لب ابر فردوسی

استفاده از ژوپیتر لب به عنوان نسل بعد ژوپیتر نوت بوک، در ابر فردوسی فراهم است. در ادامه به معرفی مزایای آن می‌پردازیم:

۱- عدم وجود محدودیت زمانی و مکانی

2- قیمت مقرون به‌صرفه و پرداخت با روش PAY AS YOU GO

3- امکان انتخاب میزان منابع پردازشی از قبیل CPU، RAM، هارد

4- امکان انتخاب نوع کارت‌های گرافیک قدرتمند در ابر فردوسی:

(RTX 2080i (11GB

RTX 3090 (24G)

(32GB) Tesla v100s 

Tesla a100 (40GB 

5- امکان انتخاب کتابخانه‌ها و افزونه های ژوپیتر لب در ابر فردوسی:

Tensor flow

Pytorch

Pure python

جهت تست رایگان سرویس ژوپیتر لب در ابر فردوسی کلیک نمایید