delete

Contattaci

back to resources

Introduzione a Jupyter e Seaborn per Data Analysis e Visualization

Seaborn
Jupiter
Python
Data Analysis
Data Visualization
data
3/7/2023
data progetto
autore
Carla Melia
cliente
partnership
url
No items found.

Questo articolo ti guiderà passo per passo nell'uso di Jupyter Notebook e nella creazione di grafici avanzati con la potente libreria di visualizzazione Seaborn per Python. Impara come importare librerie, utilizzare Markdown, creare grafici a barre, diagrammi a dispersione e molto altro ancora.

Cos'è Jupyter e a cosa serve

Jupyter è un ambiente di sviluppo integrato (IDE) che consente di scrivere, eseguire e condividere documenti interattivi contenenti codice, equazioni, visualizzazioni e testo descrittivo.

Il nome "Jupyter" deriva dalle tre lingue di programmazione che supporta: Julia, Python e R.

Jupyter Notebook è l'implementazione web di Jupyter, che consente di scrivere e interagire con documenti notebook tramite il browser. I notebook sono costituiti da una serie di celle, ognuna delle quali può contenere codice eseguibile, testo descrittivo, equazioni, visualizzazioni e altro ancora.

Ci sono numerose librerie di terze parti disponibili per Jupyter, tra cui:

  • Pandas per la manipolazione dei dati,
  • NumPy per il calcolo scientifico,
  • Matplotlib per la visualizzazione dei dati,
  • Scikit-learn per il machine learning e molti altri.

Jupyter è un ambiente molto flessibile e può essere utilizzato per molte applicazioni, tra cui l'analisi dei dati, la ricerca scientifica, l'insegnamento della programmazione e altro ancora.

Inoltre, Jupyter supporta numerosi linguaggi di programmazione, non solo Julia, Python e R, ma anche molti altri, grazie all'implementazione di kernel specifici per ogni linguaggio.

Jupyter è una risorsa preziosa per programmatori e analisti dei dati che cercano un modo interattivo e flessibile per lavorare con i dati e condividere i risultati con gli altri.

Primi passi su Jupyter

Installazione

Per utilizzare Jupyter Notebook, è necessario installarlo sul proprio computer. Jupyter Notebook è incluso in molti pacchetti di distribuzione di Python come Anaconda e può essere facilmente installato tramite pip. Una volta installato, è possibile avviare Jupyter Notebook dal prompt dei comandi o dal terminale.

Creazione di un nuovo notebook

Una volta avviato Jupyter Notebook, è possibile creare un nuovo notebook facendo clic sul pulsante "Nuovo" nella dashboard. Questo creerà un nuovo notebook vuoto con una singola cella.

Utilizzo di celle

Il notebook è costituito da celle, che possono contenere codice, testo o visualizzazioni. Per aggiungere una nuova cella, fare clic sul pulsante "+" nella barra degli strumenti. Per eseguire il codice nella cella, fare clic sul pulsante "Esegui" nella barra degli strumenti.

Utilizzo di Markdown

Le celle di testo possono utilizzare la sintassi Markdown per formattare il testo in modo chiaro e conciso. Utilizzare "#" per i titoli, "testo in grassetto" per il testo in grassetto e "testo in corsivo" per il testo in corsivo. È possibile trovare maggiori informazioni sulla sintassi Markdown nella documentazione ufficiale.

Importazione di librerie

Per utilizzare librerie di Python come NumPy, Pandas e Matplotlib, è necessario importarle nella cella di codice. Ad esempio, per importare NumPy, utilizzare il seguente codice:

import numpy as np

Visualizzazioni

Jupyter Notebook supporta la visualizzazione di grafici e diagrammi. Utilizzare librerie come Matplotlib e Seaborn per creare grafici e visualizzazioni. Ad esempio, per creare un grafico a linee utilizzando Matplotlib, utilizzare il seguente codice:

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [10, 8, 6, 4, 2]

plt.plot(x, y)

plt.show()

Salvataggio e condivisione

Una volta completato il notebook, è possibile salvarlo e condividerlo con altri. Utilizzare il pulsante "Salva" nella barra degli strumenti per salvare il notebook. Per condividere il notebook, esportarlo in un formato leggibile come HTML, PDF o Markdown.

Questo è solo un breve tutorial su come utilizzare Jupyter Notebook. Ci sono molte altre funzionalità e librerie disponibili per Jupyter, che lo rendono un ambiente molto flessibile e potente per l'analisi dei dati e lo sviluppo di applicazioni.

Vantaggi di Jupyter

Ci sono diversi vantaggi nell'utilizzare Jupyter Notebook:

Interfaccia utente interattiva

Jupyter Notebook offre un'interfaccia utente interattiva che consente di visualizzare e manipolare facilmente i dati. Questa interfaccia utente è particolarmente utile quando si lavora con dati complessi.

Riproducibilita'

Jupyter Notebook consente di riprodurre facilmente i risultati, poiché le istruzioni utilizzate per eseguire un'analisi sono scritte direttamente nel notebook. Ciò consente a chiunque di ripetere l'analisi in modo semplice e veloce.

Documentazione

Jupyter Notebook consente di integrare facilmente la documentazione con l'analisi. È possibile utilizzare il formato Markdown per creare documentazione testuale, grafici e tabelle.

Flessibilita'

Jupyter Notebook supporta diverse lingue di programmazione, tra cui Python, R e Julia. Ciò consente di lavorare con un'ampia varietà di dati e di sfruttare le librerie di analisi specifiche per ogni linguaggio.

Condivisione

I notebook possono essere condivisi facilmente con altri utenti, rendendo Jupyter Notebook uno strumento utile per la collaborazione. I notebook possono essere esportati in diversi formati, tra cui HTML, PDF e Markdown.

Scalabilita'

Jupyter Notebook funziona bene con grandi quantità di dati. È possibile eseguire il codice in parallelo utilizzando librerie come Dask e Apache Spark.

In generale, Jupyter Notebook è uno strumento potente e flessibile per l'analisi dei dati e la documentazione. Offre un'interfaccia utente intuitiva e permette di lavorare con diversi linguaggi di programmazione.

Introduzione a Seaborn

Seaborn è una libreria di visualizzazione dei dati per Python che fornisce un'interfaccia ad alto livello per la creazione di grafici statistici attraenti e informativi.

Seaborn si basa sulla libreria di visualizzazione dei dati Matplotlib, ma offre funzionalità aggiuntive e miglioramenti alla presentazione grafica dei dati.

La libreria fornisce infatti una vasta gamma di grafici, tra cui grafici a barre, istogrammi, grafici a dispersione, grafici di regressione, grafici a violino, grafici di densità, e molti altri, oltre ad una serie di opzioni di personalizzazione per migliorare l'aspetto del grafico e la sua capacità di comunicare i dati.

Seaborn è utile sia per gli analisti dei dati che per i non addetti ai lavori che desiderano visualizzare i dati in modo chiaro e comprensibile. La libreria è particolarmente utile per l'esplorazione dei dati e la comunicazione dei risultati a un pubblico più ampio. Seaborn è anche utile per la creazione di grafici di alta qualità per documenti e presentazioni.

In sintesi, Seaborn è una libreria di visualizzazione dei dati potente e facile da usare che può migliorare l'efficacia e l'aspetto dei grafici di dati e aiutare gli utenti a comunicare in modo più chiaro e convincente i risultati dell'analisi dei dati.

Vantaggi di Seaborn

Seaborn offre numerosi vantaggi rispetto ad altre librerie di visualizzazione dei dati:

Interfaccia ad alto livello

Seaborn fornisce un'interfaccia semplice ed intuitiva per la creazione di grafici avanzati. Questo rende la creazione di grafici più rapida e facile rispetto ad altre librerie

Grafici esteticamente gradevoli

Seaborn offre una vasta gamma di temi e stili grafici predefiniti che consentono di creare grafici esteticamente gradevoli senza la necessità di configurazioni personalizzate.

Facilita' d'uso

Seaborn è facile da usare e offre funzionalità avanzate di visualizzazione dei dati che possono essere facilmente personalizzate e adattate alle esigenze degli utenti.

Integrazione con Pandas

Seaborn si integra perfettamente con Pandas, una delle librerie Python più popolari per la gestione dei dati, consentendo agli utenti di visualizzare i dati direttamente dai loro dataframe.

Supporto per grafici complessi

Seaborn offre una vasta gamma di grafici complessi, come grafici di densità, grafici di regressione e grafici a violino, che possono essere difficili da creare con altre librerie di visualizzazione dei dati.

Alternative a Seaborn

Le alternative a Seaborn più conosciute includono Matplotlib, Plotly e Bokeh:

  • Matplotlib è la libreria di visualizzazione dei dati di base di Python e offre una vasta gamma di funzionalità, ma può essere difficile da usare per creare grafici avanzati.
  • Plotly e Bokeh offrono funzionalità avanzate per la visualizzazione interattiva dei dati, ma possono richiedere un po' di tempo per la configurazione e la personalizzazione.

Tuttavia, ogni libreria ha i propri vantaggi e può essere utilizzata in base alle esigenze specifiche degli utenti.

Tutorial: come utilizzare Seaborn dentro Jupyter

Vediamo ora un tutorial su come utilizzare Seaborn in Jupyter Notebook per creare visualizzazioni grafiche.

Passo 1: Installare Seaborn

Seaborn può essere installato utilizzando il comando pip in una cella di Jupyter Notebook:

!pip install seaborn

Passo 2: Importare le librerie

Importare le librerie necessarie per utilizzare Seaborn:

import seaborn as sns

import matplotlib.pyplot as plt

Passo 3: Caricare il dataset

Caricare il dataset di esempio di Seaborn, ad esempio il dataset "tips" che contiene informazioni su pasti in un ristorante:

tips = sns.load_dataset("tips")

Passo 4: Creare la visualizzazione

Creare una visualizzazione con Seaborn, ad esempio un grafico a dispersione con regressione lineare:

sns.lmplot(x="total_bill", y="tip", data=tips)

plt.show()

Passo 5: Personalizzare la visualizzazione

Personalizzare la visualizzazione aggiungendo un titolo e etichette degli assi:

sns.lmplot(x="total_bill", y="tip", data=tips)

plt.title("Total Bill vs. Tip")

plt.xlabel("Total Bill ($)")

plt.ylabel("Tip ($)")

plt.show()

Passo 6: Utilizzare altre funzioni Seaborn

Utilizzare altre funzioni Seaborn per creare grafici diversi, ad esempio un grafico a barre per mostrare il numero di pasti per giorno della settimana:

sns.countplot(x="day", data=tips)

plt.title("Number of Meals by Day of the Week")

plt.show()

Potenzialità e funzionalità avanzate di Seaborn

Come abbiamo visto, Seaborn si basa sulla libreria Matplotlib. Oltre alle funzionalità di base di Matplotlib, Seaborn offre diverse potenzialità e funzionalità avanzate per la visualizzazione dei dati, tra cui:

  • Plotting statistici avanzati. Seaborn offre molti tipi di grafici statistici avanzati, come i grafici di regressione lineare, i grafici di distribuzione, i grafici di densità e i grafici a barre.
  • Stili predefiniti migliorati. Seaborn offre molti stili predefiniti per migliorare l'aspetto dei grafici. Questi stili includono la scelta di colori, le opzioni di sfondo e i tipi di font.
  • Facilità di personalizzazione. Seaborn offre molte opzioni di personalizzazione per ogni tipo di grafico, come la regolazione dei colori, la scelta dei font, la selezione dei margini e la gestione degli assi.
  • Facilità di integrazione. Seaborn è facile da integrare con altre librerie di visualizzazione dei dati, come Pandas e Matplotlib. Inoltre, offre anche funzionalità per la creazione di dashboard interattive.
  • Supporto per i dati categorici. Seaborn offre il supporto per i dati categorici, che permette di visualizzare i dati in modo chiaro e intuitivo. Ad esempio, si possono creare grafici a barre per mostrare la distribuzione di una variabile tra diverse categorie.

Conclusioni

In questo articolo abbiamo imparato a usare Jupyter, in particolare i Notebook, e la libreria di visualizzazione dati Seaborn con un’overview sulle sue alternative e potenzialità.

Per una panoramica più approfondita sulla libreria Matplotlib, leggi anche il nostro articolo: Come utilizzare Matplotlib per la Data Visualization in Python

Risultati

resources

Le nuove linee guida per la sicurezza delle password aziendali

Le nuove linee guida per la sicurezza delle password aziendali

Password aziendali

Linee guida Garante Privacy

Garante Privacy

GDPR

6 motivi per scegliere Flutter nel 2024

6 motivi per scegliere Flutter nel 2024

App Development

Google

React Native

AI, sistemi esperti e rappresentazione della conoscenza

AI, sistemi esperti e rappresentazione della conoscenza

Sistemi esperti

Rappresentazione della conoscenza

Tradurre la Lingua Italiana dei Segni - il Progetto LIS2Speech

Tradurre la Lingua Italiana dei Segni - il Progetto LIS2Speech

LIS2SPEECH

Traduzione LIS

User Experience Design tra accessibilità e inclusività

User Experience Design tra accessibilità e inclusività

User Experience

Accessibilità

Inclusività

Assitech.Net entra nella galassia Orbyta Technologies

Assitech.Net entra nella galassia Orbyta Technologies

Orbyta Technologies

Orbyta Group

Acquisizione

News

Programmazione Funzionale Java

Programmazione Funzionale Java

Functional Programming

Java

Software Development

Reactive Programming: parallelizzare con Project Reactor

Reactive Programming: parallelizzare con Project Reactor

Programmazione Reattiva

Reactive Programming

Project Reactor

Piattaforme E-commerce Wholesale per il settore B2B

Piattaforme E-commerce Wholesale per il settore B2B

Wholesale

B2B

Antipattern nello sviluppo software: altri errori da evitare

Antipattern nello sviluppo software: altri errori da evitare

Software Development

Antipattern nello sviluppo software: definizione, ambiti di applicazione ed esempi

Antipattern nello sviluppo software: definizione, ambiti di applicazione ed esempi

Software Development

App tattiche di supporto alla gestione dei progetti reiterativi

App tattiche di supporto alla gestione dei progetti reiterativi

App Development

Power Platform

Low Code

DevOps

Introduzione a Power Pages, il servizio Microsoft per siti web low-code

Introduzione a Power Pages, il servizio Microsoft per siti web low-code

Microsoft

Low-code

Power Platform

Introduzione a Jupyter e Seaborn per Data Analysis e Visualization

Introduzione a Jupyter e Seaborn per Data Analysis e Visualization

Jupiter

Python

Data Analysis

Data Visualization

Come utilizzare Matplotlib per la Data Visualization in Python

Come utilizzare Matplotlib per la Data Visualization in Python

Python

Data Visualization

Data Science

Data Analysis

Introduzione alla libreria Dash per Python

Introduzione alla libreria Dash per Python

Python

Data Science

Data Visualization

Data Analysis

Prime Video passa al monolite: ma allora serverless è inutile? 

Prime Video passa al monolite: ma allora serverless è inutile? 

Tableau per la Business Intelligence: introduzione, tutorial e confronto

Tableau per la Business Intelligence: introduzione, tutorial e confronto

Introduzione a Qlik Sense, piattaforma di Business Intelligence avanzata

Introduzione a Qlik Sense, piattaforma di Business Intelligence avanzata

Applicazioni Cloud Native: definizione, vantaggi e tecnologie

Applicazioni Cloud Native: definizione, vantaggi e tecnologie

Power Apps Tutorial – Case Study: come costruire una business app da zero

Power Apps Tutorial – Case Study: come costruire una business app da zero

Il futuro del gaming tra F2P, GaaS, Crypto e Play to Earn

Il futuro del gaming tra F2P, GaaS, Crypto e Play to Earn

Power Apps Basics: interfacce, implementazione & vantaggi

Power Apps Basics: interfacce, implementazione & vantaggi

Strumenti di Business Intelligence: QlikSense & Power BI a confronto

Strumenti di Business Intelligence: QlikSense & Power BI a confronto

Introduzione a Serverless: non solo Lambda Function

Introduzione a Serverless: non solo Lambda Function

Metaverso: siamo pronti a cogliere l’opportunità?

Metaverso: siamo pronti a cogliere l’opportunità?

Recap Flutter Forward 2023: le 7 novità più interessanti

Recap Flutter Forward 2023: le 7 novità più interessanti

Let's Redux React to a Game

Let's Redux React to a Game

Introduzione a PowerShell

Introduzione a PowerShell

Pago con carta: i trend dei pagamenti digitali e il futuro delle carte di credito

Pago con carta: i trend dei pagamenti digitali e il futuro delle carte di credito

NFT World: il fenomeno NFT tra metaverso, business e GameFi

NFT World: il fenomeno NFT tra metaverso, business e GameFi

Quick Escape Room

Quick Escape Room

Orbyta Invaders Ignition

Orbyta Invaders Ignition

Il lancio della nuova Identity di Orbyta parte dal Metaverso!

Il lancio della nuova Identity di Orbyta parte dal Metaverso!

development

design

metaverse

brand identity

Database a grafo in SQL Server

Database a grafo in SQL Server

Data Science Job Roles: i 4 ruoli più richiesti nel settore

Data Science Job Roles: i 4 ruoli più richiesti nel settore

Teoria dei giochi: Propagazione delle strategie

Teoria dei giochi: Propagazione delle strategie

The chosen one: .NET 5

The chosen one: .NET 5

Network Science e Social Network Analysis

Network Science e Social Network Analysis

Isolation levels on SSMS

Isolation levels on SSMS

Teoria dei Grafi

Teoria dei Grafi

Creare un podcast in automatico a partire da audio vocali e musica

Creare un podcast in automatico a partire da audio vocali e musica

Teoria dei Giochi

Teoria dei Giochi

Recommender systems: principali metodologie degli algoritmi di suggerimento

Recommender systems: principali metodologie degli algoritmi di suggerimento

Introduction to Quantum Computing and Qiskit

Introduction to Quantum Computing and Qiskit

System Versioned Tables

System Versioned Tables

Vim o non Vim

Vim o non Vim

I vantaggi di un Message Broker

I vantaggi di un Message Broker

PlayStation 5 e l'accesso ai dati: un cambio architetturale?

PlayStation 5 e l'accesso ai dati: un cambio architetturale?

Protezione dei Web Services

Protezione dei Web Services

need more info?

contattaci