数据分析师和科学家始终需要可视化数据，以查看数据集中存在的变化，并向感兴趣的方提供清晰的图片，他们与他们一起使用的内容将提供什么类型的推论。对于每个数据分析师，具有数据可视化技术的先验知识至关重要。
现在，问题是如何在计算机系统中执行数据可视化以及太有效？
这个问题的答案是使用专门的数据可视化工具，例如MS Excel，Tableau，Power BI，编程语言等。这些工具中最好和最常使用的是Python编程语言。该语言具有许多内置库，可以通过使用某些公式，然后绘制各种图形和字形来分析数据。
一个这样的库是python的Seaborn图书馆。这是一个非常强大的库，它是在Python的顶部Matplotlib库中构建的高级API，并通过消耗较少的时间来轻松生成各种图表。作为CSV，XLSX或任何其他文件格式，绘制的数据集具有某种类型和数值列，并且需要正确可视化这些列，以查看与目标变量的语义关系。
因此，Seaborn有助于可视化分类和数值列，以及可以在Seaborn库中可视化的不同类型的图：下面给出：
可视化分类列
有一项规定可视化Seaborn中的分类特征，并且可以绘制的不同类型的分类图是：
计数图
可以使用一个分类列执行此类图，因为它有助于我们为列中包含的元数据计数。下面给出了使用Seaborn调用计数图功能的方式：
吧台图
这种类型的图与计数图非常相似。唯一的区别是，它同时接受x和y坐标，以可视化有关某些数值特征的分类特征。拨打栏图的方式如下：
盒子图
该图可帮助用户获得有关数值特征的某些分类特征的百分位值。百分位数（或百分位数）是统计中使用的措施，指示值以下一组观测值下降的给定百分比的值。例如，第20个百分位数是值（或得分），以下是20％的观测值。下面描述了使用Seaborn调用盒子图的方式：
小提琴情节
这是一个专业的盒子图案例，基于框图表示以及分类特征和数值特征之间的内核密度估计给出可视化。绘制小提琴绘图的方式如下：
可视化数值列
为了可视化数值列，Seaborn提供了不同类型的图形表示，其中一些是：
相关性
相关基本上说明了每个特征之间的相关性。相关图使用单色尺度的有色单元格在两个离散维度或事件类型之间显示2D相关矩阵。它在特征选择中起关键作用。仅当我们的数据集包含整数或浮点而不是分类特征（字符串）时，才能找到相关性。下面描述了使用Seaborn绘制相关性的方法：
联合图
这是一种专业的情节类型，显示了与其他数字特征的波动。它具有许多不同类型的表示，并使用Seaborn绘制相同的图表：
配对图
一对图也被称为散点图，其中同一数据行中的一个变量与另一个变量的值匹配。下面描述了使用Seaborn绘制对情节的方式：
区域
DIST图有助于我们检查列功能的分布。称为内核密度估计值的KDE图用于可视化连续变量的概率密度。它描述了连续变量中不同值处的概率密度。我们还可以为多个样本绘制一个图形，这有助于更有效的数据可视化。绘制同样的方法如下：
结论
在Seaborn的帮助下，数据分析师发现，对于分类和数值功能，可以很容易地可视化其数据集。因此，请抓住这个机会与这个令人惊叹的Python图书馆合作，并从现在开始构建美丽的图表，以在您的组织中获得尊重和名望。
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