Seaborn – التصور الإحصائي

ما هو Seaborn ولماذا هو مطلوب

Seaborn — هي مكتبة قوية لتصور البيانات بلغة Python، مبنية على أساس Matplotlib. وهي توفر واجهة عالية المستوى لإنشاء رسوم بيانية إحصائية جميلة وغنية بالمعلومات. تم تطوير المكتبة لتبسيط عملية إنشاء التصورات التي تُستخدم غالبًا في تحليل البيانات والتعلم الآلي.

المزايا الرئيسية لـ Seaborn:

إنشاء تلقائي لرسوم بيانية أنيقة بأقل قدر من الكود تكامل ممتاز مع pandas DataFrame وظائف مدمجة للتصور الإحصائي سهولة العمل مع البيانات الفئوية والرقمية حساب وعرض المؤشرات الإحصائية تلقائيًا دعم لوحات الألوان وأنماط التصميم الحديثة

تاريخ المكتبة وتطورها

تم إنشاء Seaborn بواسطة Michael Waskom في عام 2012 كإضافة لـ Matplotlib. اسم المكتبة مشتق من المسلسل التلفزيوني "The West Wing"، حيث كان أحد الشخصيات يحمل لقب Seaborn. المكتبة تتطور بنشاط ويتم تحديثها بانتظام، مضيفة ميزات جديدة وتحسن الإمكانيات الحالية.

تثبيت وإعداد Seaborn

التثبيت عبر pip

pip install seaborn

التثبيت عبر conda

conda install seaborn

الاستيراد في الكود

import seaborn as snsimport matplotlib.pyplot as pltimport pandas as pdimport numpy as np

التحقق من الإصدار

print(sns.__version__)

الاختلافات الرئيسية بين Seaborn و Matplotlib

الهندسة المعمارية ومبادئ العمل

يستخدم Seaborn "قواعد الرسوم البيانية" — مفهوم يتم فيه بناء التصور من مكونات منفصلة: البيانات، العناصر الجمالية، الكائنات الهندسية والتحويلات الإحصائية. وهذا يسمح بإنشاء تصورات معقدة من خلال دمج عناصر بسيطة.

العمل مع البيانات في Seaborn

مجموعات البيانات المدمجة

يتضمن Seaborn العديد من مجموعات البيانات الجاهزة للدراسة والتجارب:

# تحميل مجموعة بيانات شائعةdf = sns.load_dataset("tips")print(df.head())

# عرض جميع مجموعات البيانات المتاحةprint(sns.get_dataset_names())

إعداد البيانات

# مثال على إنشاء مجموعة بيانات خاصةimport numpy as npimport pandas as pd

data = {    'x': np.random.randn(100),    'y': np.random.randn(100),    'category': np.random.choice(['A', 'B', 'C'], 100)}df = pd.DataFrame(data)

الأنواع الرئيسية للرسوم البيانية في Seaborn

تصور التوزيعات

المدرجات التكرارية والتوزيعات

# طريقة حديثة لإنشاء مدرج تكراريsns.histplot(df["total_bill"], bins=20, kde=True)plt.title("توزيع مبلغ الفاتورة")plt.show()

# رسم بياني للكثافةsns.kdeplot(df["total_bill"], shade=True)plt.show()

دالة التوزيع التراكمي التجريبية