home.social

#seaborn — Public Fediverse posts

Live and recent posts from across the Fediverse tagged #seaborn, aggregated by home.social.

  1. Интерактивные графики в Python: Изучаем основные фишки Plotly

    Помните, как вы в очередной раз гуглили, как повернуть подписи осей в Matplotlib на 45 градусов? Или как на созвоне вас просили объяснить «вон ту аномальную точку» на красивом графике Seaborn, и вам приходилось судорожно лезть в Jupyter писать новые фильтры, потому что график — это просто статичная картинка? Знакомая боль. А теперь представьте: вы пишете всего одну строчку кода, и график оживает прямо в браузере. Наводите курсор — появляются точные цифры. Выделяете область мышкой — график приближается. Кликаете по легенде — скрываются лишние данные. Всё это умеет Plotly.

    habr.com/ru/articles/1025868/

    #python #plotly #plotly_express #визуализация_данных #анализ_данных #интерактивные_графики #matplotlib #seaborn #дашборды #tutorial

  2. Парсинг тарифов интернета и ТВ: Анализируем тарифы провайдеров с инструментами Pandas, Seaborn, Matplotlib

    Даже на относительно небольшой выборке данных анализ получился весьма интересным. Я провел исследование тарифных сеток двух крупных провайдеров России - Ростелекому и Дом.ру, в шести городах-миллионниках: Москва, Санкт-Петербург, Екатеринбург, Казань, Новосибирск, Красноярск. И вот какой результат получил, расскажу и покажу всё на графиках:

    habr.com/ru/articles/1025008/

    #аналитика #pandas #seaborn #провайдеры_интернет #провайдеры_связи #цены_на_тарифы #сравни #сравнительный_обзор #сравнительный_анализ

  3. В эмиграции Цветаеву окружала серость и сырость. Установлено NLTK анализом с помощью Python

    На примере стихотворения "Рассвет на рельсах" можно увидеть эмоции и настроения марины Цветаевой после отъезда в эмиграцию. В нём преобладают серые унылые тона. Но в то же время есть вера восстановить Россию.

    habr.com/ru/articles/997036/

    #python #nltk #nltk_python #nlpмодели #pandas #seaborn #matplotlib #чтение #поэзия #поэзия_серебряного_века

  4. В эмиграции Цветаеву окружала серость и сырость. Установлено NLTK анализом с помощью Python

    На примере стихотворения "Рассвет на рельсах" можно увидеть эмоции и настроения марины Цветаевой после отъезда в эмиграцию. В нём преобладают серые унылые тона. Но в то же время есть вера восстановить Россию.

    habr.com/ru/articles/997036/

    #python #nltk #nltk_python #nlpмодели #pandas #seaborn #matplotlib #чтение #поэзия #поэзия_серебряного_века

  5. В эмиграции Цветаеву окружала серость и сырость. Установлено NLTK анализом с помощью Python

    На примере стихотворения "Рассвет на рельсах" можно увидеть эмоции и настроения марины Цветаевой после отъезда в эмиграцию. В нём преобладают серые унылые тона. Но в то же время есть вера восстановить Россию.

    habr.com/ru/articles/997036/

    #python #nltk #nltk_python #nlpмодели #pandas #seaborn #matplotlib #чтение #поэзия #поэзия_серебряного_века

  6. В эмиграции Цветаеву окружала серость и сырость. Установлено NLTK анализом с помощью Python

    На примере стихотворения "Рассвет на рельсах" можно увидеть эмоции и настроения марины Цветаевой после отъезда в эмиграцию. В нём преобладают серые унылые тона. Но в то же время есть вера восстановить Россию.

    habr.com/ru/articles/997036/

    #python #nltk #nltk_python #nlpмодели #pandas #seaborn #matplotlib #чтение #поэзия #поэзия_серебряного_века

  7. If you create visualizations with #Python, what would be your 2026 choice?

    I recently learnt that #seaborn which I liked hasn't had a release over a year (which is not necessarily bad, but their move to an object interface was not nearly completed and now it's stuck).

    Let me know your favorites!

    #DataVisualization #DataViz

  8. С помощью Python реабилитировал алкогольную романтику у Довлатова

    Я проанализировал эпизоды с упоминанием алкоголя в полном корпусе произведений Довлатова и посмотрел, как и для чего он использует алкоголь в рассказах.

    habr.com/ru/articles/985126/

    #python #slovnet #razdel #natasha #pandas #pymorphy #seaborn #counter

  9. С помощью Python реабилитировал алкогольную романтику у Довлатова

    Я проанализировал эпизоды с упоминанием алкоголя в полном корпусе произведений Довлатова и посмотрел, как и для чего он использует алкоголь в рассказах.

    habr.com/ru/articles/985126/

    #python #slovnet #razdel #natasha #pandas #pymorphy #seaborn #counter

  10. С помощью Python реабилитировал алкогольную романтику у Довлатова

    Я проанализировал эпизоды с упоминанием алкоголя в полном корпусе произведений Довлатова и посмотрел, как и для чего он использует алкоголь в рассказах.

    habr.com/ru/articles/985126/

    #python #slovnet #razdel #natasha #pandas #pymorphy #seaborn #counter

  11. С помощью Python реабилитировал алкогольную романтику у Довлатова

    Я проанализировал эпизоды с упоминанием алкоголя в полном корпусе произведений Довлатова и посмотрел, как и для чего он использует алкоголь в рассказах.

    habr.com/ru/articles/985126/

    #python #slovnet #razdel #natasha #pandas #pymorphy #seaborn #counter

  12. Визуализация на Python за 15 минут: пошаговый гайд по Seaborn для начинающих

    Matplotlib — это мощно, но часто «многословно». Чтобы превратить стандартный график в нечто презентабельное, приходится писать десятки строк настройки осей и легенд. В этой статье я собрал практическую шпаргалку (Cookbook) по библиотеке Seaborn. Разберем, как одной строкой строить красивые Heatmap, Boxplot и Pairplot. Минимум теории, максимум готовых рецептов (copy-paste), которые покроют 90% задач аналитика.

    habr.com/ru/articles/984144/

    #seaborn #python3 #визуализация_данных #data_science #matplotlib #анализ_данных

  13. @sennoma understanding which of #rstats or #python should be used for different tasks is a better option. #Seaborn is ok, but #ggplot2 is in another class. But there are lots of text mining methods and some machine learning things that are better developed in python. Data science is multilingual and focusing on concepts and specific implementations is more important.

  14. Биномиальное — это не нормальное распределение

    Вероятно разные распределения скорее описывают разные системы, чем характеризуют разные состояния одной. На примере биномиального, с одной стороны, убеждаемся в специфике применения определенного распределения, с другой, — выясняем при каких параметрах его можно считать частным случаем нормального, и стоит ли доводить до этого. С графиками и без формул

    habr.com/ru/articles/976468/

    #распределения_вероятностей #python #numpy #seaborn #статистический_анализ #случайность #нормальное_распределение #биноминальное_распределение #графики_и_диаграммы #гистограммы

  15. New to data science? Dive into 5 hands‑on projects that walk you through practical Pandas EDA—cleaning missing values, spotting outliers, visualizing with seaborn, and more. Perfect for absolute beginners who want solid, reproducible workflows. Start exploring your own data today! #DataScience #Pandas #EDA #seaborn

    🔗 aidailypost.com/news/5-data-sc

  16. "10 mac cùi để làm chất sắc hảo diagram bằng Seaborn – nâng cao chất lượng biểu đồ. Tăng độ đọcability & visual appeal. #Seaborn #DataVisualization #Python #H Obr dữ liệu #Pythonista"

    reddit.com/r/programming/comme

  17. "10 mac cùi để làm chất sắc hảo diagram bằng Seaborn – nâng cao chất lượng biểu đồ. Tăng độ đọcability & visual appeal. #Seaborn #DataVisualization #Python #H Obr dữ liệu #Pythonista"

    reddit.com/r/programming/comme

  18. [Перевод] Топ-6 Python-библиотек для визуализации

    Команда Python for Devs подготовила перевод статьи о шести библиотеках Python для визуализации данных. Matplotlib, seaborn, Plotly, Altair, Pygal и Bokeh — у каждой свои сильные и слабые стороны: от академических статичных графиков до интерактивных дашбордов для бизнеса. Выбираем самую подходящую для различных кейсов.

    habr.com/ru/articles/946750/

    #визуализация_данных #Matplotlib #seaborn #Plotly #Altair #Pygal #Bokeh #интерактивные_графики

  19. 🐊 How do skills acquired through DataCamp translate to a better understanding of biodiversity data?

    For Ibrahim Abdel Basir Gomaa, who completed courses in #Pandas, #Seaborn, machine learning, #SQL and statistics, these skills enabled him to confidently query large biodiversity datasets from sources like GBIF. 🔎

    “One of my proudest achievements was developing a predictive model to assess species distribution patterns based on environmental factors...."

  20. Ever thought about learning new data skills? 👩‍💻

    Through our partnership with DataCamp Adel learned introductory skills in #Python, #Pandas and #Seaborn. 🎉

    "Using DataCamp, I developed a biodiversity monitoring dashboard that streamlined data collection and reporting. This tool is now being used by my team to track species populations more effectively and make data-driven conservation decisions." 🌏

    Apply for the 2025 programme: 🔗gbif.link/datacampdonates

    #DCDonates

  21. #30DayChartChallenge let's go! This #dataviz was for a bit of #Python practice, and I could *not* have sorted out the non-linear gradient for 1 > n > 0 without #claudeai. Made with #seaborn and patience 🎨 #FractionArt #ColorfulMath #PythonDataViz #FractionFunhouse

  22. Инструменты Python для анализа данных на примере данных стриминг-сервиса

    В данной статье рассмотрены некоторые методы и инструменты библиотек python для анализа данных. Используем три самые популярные библиотеки: Pandas, Numpy, Seaborn

    habr.com/ru/articles/894530/

    #pand #numpy #seaborn #python3 #analytics #jupyter_notebook

  23. Compare the Best Data Visualisation Libraries for Python and Pandas

  24. #DataViz Decision-Making Guide

    "How do you decide between #Plotly and #Seaborn?
    * If you need interactive and dynamic visualizations, especially for dashboards or 3D data, Plotly is the way to go.
    * If you’re focused on statistical analysis, creating publication-ready visuals, or conducting exploratory data analysis, Seaborn is likely your best choice."
    by Amit Yadav: medium.com/@amit25173/plotly-v

    #dataDev #retrieval #dataMining

  25. #DataViz Decision-Making Guide

    "How do you decide between #Plotly and #Seaborn?
    * If you need interactive and dynamic visualizations, especially for dashboards or 3D data, Plotly is the way to go.
    * If you’re focused on statistical analysis, creating publication-ready visuals, or conducting exploratory data analysis, Seaborn is likely your best choice."
    by Amit Yadav: medium.com/@amit25173/plotly-v

    #dataDev #retrieval #dataMining

  26. Decision-Making Guide

    "How do you decide between and ?
    * If you need interactive and dynamic visualizations, especially for dashboards or 3D data, Plotly is the way to go.
    * If you’re focused on statistical analysis, creating publication-ready visuals, or conducting exploratory data analysis, Seaborn is likely your best choice."
    by Amit Yadav: medium.com/@amit25173/plotly-v

  27. #DataViz Decision-Making Guide

    "How do you decide between #Plotly and #Seaborn?
    * If you need interactive and dynamic visualizations, especially for dashboards or 3D data, Plotly is the way to go.
    * If you’re focused on statistical analysis, creating publication-ready visuals, or conducting exploratory data analysis, Seaborn is likely your best choice."
    by Amit Yadav: medium.com/@amit25173/plotly-v

    #dataDev #retrieval #dataMining

  28. #DataViz Decision-Making Guide

    "How do you decide between #Plotly and #Seaborn?
    * If you need interactive and dynamic visualizations, especially for dashboards or 3D data, Plotly is the way to go.
    * If you’re focused on statistical analysis, creating publication-ready visuals, or conducting exploratory data analysis, Seaborn is likely your best choice."
    by Amit Yadav: medium.com/@amit25173/plotly-v

    #dataDev #retrieval #dataMining

  29. Возможности функции scatterplot() библиотеки seaborn

    Функция scatterplot() из библиотеки seaborn предназначена для построения диаграммы рассеяния, позволяя визуализировать взаимосвязь между двумя числовыми переменными. Она предоставляет множество параметров для настройки внешнего вида точек, цветовых оттенков и размеров, что делает её полезной для анализа данных с несколькими переменными.

    habr.com/ru/articles/855758/

    #Seaborn #scatterplot

  30. Управление цветами в Seaborn: как эффективно визуализировать данные

    Привет, Хабр. В этой статье я расскажу про своё видение работы с цветом при визуализации графиков. Буду показывать все на примерах — уверен, они вам понравятся. Я покажу не только картинки было-стало, но и приведу примеры кода, а также объясню логику принятия решений: как использовать ту или иную палитру в конкретной задаче. И что самое главное, дам пошаговые советы, как сделать график логичнее и понятнее для заказчиков. Меня зовут Саша, сейчас я работаю в Lamoda Tech старшим бизнес/дата-аналитиком. До этого я несколько лет был специалистом по данным в другой компании и регулярно представлял совету директоров анализ и прогноз физических и бизнес-показателей. Умение донести результаты исследования до заказчика, особенно если он не погружен в работу с данными — это важный аспект моей профессии. Надеюсь, моя статья с этим немного поможет.

    habr.com/ru/companies/lamoda/a

    #python #seaborn #pandas #data_visualization #graph #plot #визуализация_данных #графики

  31. Hey #spatial #R folks, is it possible to extract geometries from #ggplot as files? That is, the point, line, and polygon geometries in the graphs to #geopackage or #shapefile etc.

    It is possible with #seaborn and #matplotlib, but that's Python not R. There's a nice and lightning fast #EdgeBundling technique in the newest ggplot, which is very promising for the #visualization of massive #mobility data.

    There is also something in #HoloViews but I do not understand that library at all.

  32. Matplotlib appears to be used everywhere in data science and data analysis with Python.

    ...so, is it so ubiquitous because it is the best available? Or has it just been around in the industry a long time?

    Check out my thoughts below, but also let me know what you think is the best static plotting library in the poll.

    towardsdatascience.com/is-matp

  33. #Python in #Excel (in Beta) #Microsoft 🤝 #Anaconda

    Default imported libraries:
    #matplotlib
    #numpy
    #pandas
    #seaborn
    #statsmodels

    only for Windows, needs internet access, code executed on MS servers without network or file access

    see aka.ms/python-in-excel-getting & anaconda.com/excel

  34. @bloom @washingtonpost I haven't seen these visualizations specifically, but I know a bit about making visualizations. In general, the most powerful and flexible way to generate graphics is the "grammar of graphics" idea coming from from . In , there are two libraries that do it well: and since this year also . Both are good and have multiple nice themes, pick the one you like the most.

  35. Das Microblog vom Tage
    Python und … Ich starte das heutige Microblogging mit ein paar Links zu der von mir bevorzugten Programmiersprache, daher beginne ich mit einem Python developer’s guide to React, denn an Facebooks freiem (JavaScript) Frontend Framework kommt heute kaum ein Entwickler noch vorbei. 🐍 blog.schockwellenreiter.de/202 #Microblogging #PythonUndReact #InfluxDB #FreeEbook #PyXLL #Seaborn #QuickTime #BindingsOfIsaac #Frühlingsboten