{"id":317348,"date":"2021-02-02T15:01:01","date_gmt":"2021-02-02T15:01:01","guid":{"rendered":"http:\/\/savepearlharbor.com\/?p=317348"},"modified":"-0001-11-30T00:00:00","modified_gmt":"-0001-11-29T21:00:00","slug":"","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/savepearlharbor.com\/?p=317348","title":{"rendered":"\u041a\u0430\u043a \u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u0442\u044c \u043a\u0440\u0430\u0441\u0438\u0432\u044b\u0435 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0438 \u043d\u0430 Python \u0441 Seaborn"},"content":{"rendered":"\n<div class=\"post__text post__text_v2\" id=\"post-content-body\">\n<blockquote>\n<p><em>\u0411\u0443\u0434\u0443\u0449\u0438\u0445 \u0441\u0442\u0443\u0434\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u043a\u0443\u0440\u0441\u0430 <\/em><a href=\"https:\/\/otus.pw\/VvSD\/\"><strong><em>\u00abPython Developer. Professional\u00bb<\/em><\/strong><\/a><em> \u0438 \u0432\u0441\u0435\u0445 \u0436\u0435\u043b\u0430\u044e\u0449\u0438\u0445 \u043f\u0440\u0438\u0433\u043b\u0430\u0448\u0430\u0435\u043c \u043f\u0440\u0438\u043d\u044f\u0442\u044c \u0443\u0447\u0430\u0441\u0442\u0438\u0435 \u0432 \u043e\u0442\u043a\u0440\u044b\u0442\u043e\u043c \u0432\u0435\u0431\u0438\u043d\u0430\u0440\u0435 \u043d\u0430 \u0442\u0435\u043c\u0443 <\/em><a href=\"https:\/\/otus.pw\/r5LF\/\"><strong><em>\u00ab\u0424\u0440\u0435\u0439\u043c\u0432\u043e\u0440\u043a\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0438 \u043c\u0435\u0442\u0430\u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u044b\u00bb.<\/em><\/strong><\/a><strong><em> <\/em><\/strong><em><\/p>\n<p>\u0410 \u0441\u0435\u0439\u0447\u0430\u0441 \u0434\u0435\u043b\u0438\u043c\u0441\u044f \u0442\u0440\u0430\u0434\u0438\u0446\u0438\u043e\u043d\u043d\u044b\u043c \u043f\u0435\u0440\u0435\u0432\u043e\u0434\u043e\u043c \u043f\u043e\u043b\u0435\u0437\u043d\u043e\u0433\u043e \u043c\u0430\u0442\u0435\u0440\u0438\u0430\u043b\u0430.<\/em><\/p>\n<\/blockquote>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/cca\/9f4\/0cc\/cca9f40cc0b4e899297d68bf7a674794\" width=\"780\" height=\"439\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<hr>\n<p>\u0412\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u2014 \u044d\u0442\u043e \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0441\u0442\u0430\u043c \u043f\u043e \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0443 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c \u0441\u044b\u0440\u044b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0432 \u0434\u0438\u0430\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u044b \u0438 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0438, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043d\u0435\u0441\u0443\u0442 \u0446\u0435\u043d\u043d\u0443\u044e \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044e. \u0414\u0438\u0430\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u044b \u0443\u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0430\u044e\u0442 \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438 \u0434\u0435\u043b\u0430\u044e\u0442 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u043f\u043e\u043d\u044f\u0442\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0434\u043b\u044f \u043b\u044e\u0431\u043e\u0433\u043e \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044f.<\/p>\n<p>\u0415\u0441\u0442\u044c \u043c\u043d\u043e\u0436\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u0434\u043b\u044f \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u0442\u0430\u043a\u0438\u0445 \u043a\u0430\u043a Tableau, Power BI, ChartBlocks \u0438 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0445, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u044f\u0432\u043b\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f no-code \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u043c\u0438. \u041e\u043d\u0438 \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u043c\u043e\u0449\u043d\u044b\u0435, \u0438 \u0443 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u0441\u0432\u043e\u044f \u0430\u0443\u0434\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u044f. \u041e\u0434\u043d\u0430\u043a\u043e \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0441 \u0441\u044b\u0440\u044b\u043c\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438, \u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u044e\u0449\u0438\u043c\u0438 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438, \u0430 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0432 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 \u043f\u0435\u0441\u043e\u0447\u043d\u0438\u0446\u044b, Python \u043f\u043e\u0434\u043e\u0439\u0434\u0435\u0442 \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435 \u0432\u0441\u0435\u0433\u043e.<\/p>\n<p>\u041d\u0435\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u044f \u043d\u0430 \u0442\u043e, \u0447\u0442\u043e \u044d\u0442\u043e\u0442 \u043f\u0443\u0442\u044c \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u0435\u0435 \u0438 \u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u0435\u0442 \u0443\u043c\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c, Python \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u0438\u0442 \u0432\u0430\u043c \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0441\u0442\u0438 \u043b\u044e\u0431\u044b\u0435 \u043c\u0430\u043d\u0438\u043f\u0443\u043b\u044f\u0446\u0438\u0438, \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0438 \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0432\u0430\u0448\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435. \u041e\u043d \u0438\u0434\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 \u0434\u043b\u044f \u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0441\u0442\u043e\u0432 \u043f\u043e \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0443 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445.<\/p>\n<p>Python \u2014 \u043b\u0443\u0447\u0448\u0438\u0439 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442 \u0434\u043b\u044f data science \u0438 \u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u0440\u0438\u0447\u0438\u043d, \u043d\u043e \u0441\u0430\u043c\u0430\u044f \u0432\u0430\u0436\u043d\u0430\u044f \u2014 \u044d\u0442\u043e \u0435\u0433\u043e \u044d\u043a\u043e\u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u0430 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a. \u0414\u043b\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0441 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0432 Python \u0435\u0441\u0442\u044c \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0437\u0430\u043c\u0435\u0447\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a, \u0442\u0430\u043a\u0438\u0445 \u043a\u0430\u043a <code>numpy<\/code>, <code>pandas<\/code>, <code>matplotlib<\/code>, <code>tensorflow<\/code>.<\/p>\n<p><code>Matplotlib<\/code>, \u0432\u0435\u0440\u043e\u044f\u0442\u043d\u043e, \u0441\u0430\u043c\u0430\u044f \u0438\u0437\u0432\u0435\u0441\u0442\u043d\u0430\u044f \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430 \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u044f \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u043e\u0432, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u043d\u0430 \u0432 Python \u0438 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0445 \u044f\u0437\u044b\u043a\u0430\u0445 \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f, \u0442\u0430\u043a\u0438\u0445 \u043a\u0430\u043a R. \u0418\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e \u0435\u0435 \u0443\u0440\u043e\u0432\u0435\u043d\u044c \u043a\u0430\u0441\u0442\u043e\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0438 \u0443\u0434\u043e\u0431\u0441\u0442\u0432\u0430 \u0432 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0438 \u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u0442 \u0435\u0435 \u043d\u0430 \u043f\u0435\u0440\u0432\u043e\u0435 \u043c\u0435\u0441\u0442\u043e. \u041e\u0434\u043d\u0430\u043a\u043e \u0441 \u043d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u043c\u0438 \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u044f\u043c\u0438 \u0438 \u043a\u0430\u0441\u0442\u043e\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f\u043c\u0438 \u0432\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u0435\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0431\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0441\u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u043d\u0435\u043b\u0435\u0433\u043a\u043e.<\/p>\n<p>\u0420\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a\u0438 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043b\u0438 \u043d\u043e\u0432\u0443\u044e \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0443 \u043d\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 <code>matplotlib<\/code>, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u043d\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f <code>seaborn<\/code>. <code>Seaborn<\/code> \u0442\u0430\u043a\u0430\u044f \u0436\u0435 \u043c\u043e\u0449\u043d\u0430\u044f, \u043a\u0430\u043a \u0438 <code>matplotlib<\/code>, \u043d\u043e \u0432 \u0442\u043e \u0436\u0435 \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0443\u044e \u0430\u0431\u0441\u0442\u0440\u0430\u043a\u0446\u0438\u044e \u0434\u043b\u044f \u0443\u043f\u0440\u043e\u0449\u0435\u043d\u0438\u044f \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u043e\u0432 \u0438 \u043f\u0440\u0438\u0432\u043d\u043e\u0441\u0438\u0442 \u043d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0443\u043d\u0438\u043a\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438.<\/p>\n<p>\u0412 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 \u043c\u044b \u0441\u043e\u0441\u0440\u0435\u0434\u043e\u0442\u043e\u0447\u0438\u043c\u0441\u044f \u043d\u0430 \u0442\u043e\u043c, \u043a\u0430\u043a \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0442\u044c \u0441 <code>seaborn<\/code> \u0434\u043b\u044f \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f \u043f\u0435\u0440\u0432\u043e\u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u043d\u044b\u0445 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u043e\u0432. \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0445\u043e\u0442\u0438\u0442\u0435, \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0442\u044c \u043d\u043e\u0432\u044b\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442 \u0438 \u043f\u043e\u0432\u0442\u043e\u0440\u0438\u0442\u044c \u0432\u0441\u0435 \u0448\u0430\u0433\u0438 \u0438\u043b\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e \u043e\u0431\u0440\u0430\u0442\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u043a \u043c\u043e\u0435\u043c\u0443 <a href=\"https:\/\/github.com\/bajcmartinez\/python-seaborn-guide\">\u0440\u0443\u043a\u043e\u0432\u043e\u0434\u0441\u0442\u0432\u0443 \u043f\u043e seaborn \u043d\u0430 GitHub<\/a>.<\/p>\n<h3>\u0427\u0442\u043e \u0442\u0430\u043a\u043e\u0435 Seaborn?<\/h3>\n<p><a href=\"https:\/\/seaborn.pydata.org\/\">Seaborn<\/a> \u2014 \u044d\u0442\u043e \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430 \u0434\u043b\u044f \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u043e\u0432 \u043d\u0430 Python. \u041e\u043d\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043d\u0430 <a href=\"https:\/\/matplotlib.org\/\">matplotlib<\/a> \u0438 \u0442\u0435\u0441\u043d\u043e \u0432\u0437\u0430\u0438\u043c\u043e\u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442 \u0441\u043e <a href=\"https:\/\/livecodestream.dev\/post\/how-to-work-with-pandas-in-python\/\">\u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u0430\u043c\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 pandas<\/a>.<\/p>\n<p>\u0410\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u0430 Seaborn \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0432\u0430\u043c \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e \u0438\u0437\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u0438 \u043f\u043e\u043d\u044f\u0442\u044c \u0441\u0432\u043e\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435. Seaborn \u0437\u0430\u0445\u0432\u0430\u0442\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0446\u0435\u043b\u044b\u0435 \u0444\u0440\u0435\u0439\u043c\u044b \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438\u043b\u0438 \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432\u044b, \u0432 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445 \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u0442\u0441\u044f \u0432\u0441\u0435 \u0432\u0430\u0448\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435, \u0438 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u0435\u0442 \u0432\u0441\u0435 \u0432\u043d\u0443\u0442\u0440\u0435\u043d\u043d\u0438\u0435 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438, \u043d\u0443\u0436\u043d\u044b\u0435 \u0434\u043b\u044f \u0441\u0435\u043c\u0430\u043d\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0433\u043e \u043c\u0430\u043f\u043f\u0438\u043d\u0433\u0430 \u0438 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0439 \u0430\u0433\u0440\u0435\u0433\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0434\u043b\u044f \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0432 \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0435 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0438.<\/p>\n<p>\u041e\u043d\u0430 \u0430\u0431\u0441\u0442\u0440\u0430\u0433\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442 \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c, \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u044f \u0432\u0430\u043c \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0438 \u0432 \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0438\u0438 \u0441 \u0432\u0430\u0448\u0438\u043c\u0438 \u043d\u0443\u0436\u0434\u0430\u043c\u0438.<\/p>\n<h4>\u0423\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043a\u0430 Seaborn<\/h4>\n<p>\u0423\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u0442\u044c <code>seaborn<\/code> \u0442\u0430\u043a \u0436\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e, \u043a\u0430\u043a \u0438 \u043b\u044e\u0431\u0443\u044e \u0434\u0440\u0443\u0433\u0443\u044e \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0443, \u0434\u043b\u044f \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u0432\u0430\u043c \u043f\u043e\u043d\u0430\u0434\u043e\u0431\u0438\u0442\u0441\u044f \u0432\u0430\u0448 \u043b\u044e\u0431\u0438\u043c\u044b\u0439 \u043c\u0435\u043d\u0435\u0434\u0436\u0435\u0440 \u043f\u0430\u043a\u0435\u0442\u043e\u0432 Python. \u0412\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043a\u0438 <code>seaborn<\/code> \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430 \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u0442 \u0432\u0441\u0435 \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438, \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u044f <code>matplotlib<\/code>, <code>pandas<\/code>, <code>numpy<\/code> \u0438 <code>scipy<\/code>.<\/p>\n<p>\u0414\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0443\u0436\u0435 \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u043c <code>seaborn<\/code> \u0438, \u043a\u043e\u043d\u0435\u0447\u043d\u043e \u0436\u0435, \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043f\u0430\u043a\u0435\u0442 <code>notebook<\/code>, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f \u043a \u043f\u0435\u0441\u043e\u0447\u043d\u0438\u0446\u0435 \u0441 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">pipenv install seaborn notebook<\/code><\/pre>\n<p>\u041f\u043e\u043c\u0438\u043c\u043e \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e, \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434 \u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u043e\u043c \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0434\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0438\u043c\u043f\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043c\u043e\u0434\u0443\u043b\u0435\u0439.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">import seaborn as sns import pandas as pd import numpy as np import matplotlib<\/code><\/pre>\n<h4>\u0421\u0442\u0440\u043e\u0438\u043c \u043f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0435 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0438<\/h4>\n<p>\u041f\u0435\u0440\u0435\u0434 \u0442\u0435\u043c, \u043a\u0430\u043a \u043c\u044b \u043d\u0430\u0447\u043d\u0435\u043c \u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u0442\u044c \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0438, \u043d\u0430\u043c \u043d\u0443\u0436\u043d\u044b \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435. \u041f\u0440\u0435\u043b\u0435\u0441\u0442\u044c <code>seaborn<\/code> \u0432 \u0442\u043e\u043c, \u0447\u0442\u043e \u043e\u043d \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0435\u0442 \u043d\u0435\u043f\u043e\u0441\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e \u0441 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u0430\u043c\u0438 <code>dataframe<\/code> \u0438\u0437 <code>pandas<\/code>, \u0447\u0442\u043e \u0434\u0435\u043b\u0430\u0435\u0442 \u0435\u0435 \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u0443\u0434\u043e\u0431\u043d\u043e\u0439. \u0411\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0442\u043e\u0433\u043e, \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430 \u043f\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441 \u043d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u043c\u0438 \u0432\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u0430\u043c\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043f\u0440\u044f\u043c\u043e \u0438\u0437 \u043a\u043e\u0434\u0430, \u0438 \u043d\u0435 \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0436\u0430\u0442\u044c \u0444\u0430\u0439\u043b\u044b \u0432\u0440\u0443\u0447\u043d\u0443\u044e.<\/p>\n<p>\u0414\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u043f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c, \u043a\u0430\u043a \u044d\u0442\u043e \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0435\u0442 \u043d\u0430 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043e \u0440\u0435\u0439\u0441\u0430\u0445 \u0441\u0430\u043c\u043e\u043b\u0435\u0442\u043e\u0432.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">flights_data = sns.load_dataset(\"flights\") flights_data.head()<\/code><\/pre>\n<div class=\"table\">\n<table>\n<tbody>\n<tr>\n<th data-colwidth=\"120\" width=\"120\">\n<\/th>\n<th data-colwidth=\"225\" width=\"225\">\n<p><strong>year<\/strong><\/p>\n<\/th>\n<th>\n<p>month<\/p>\n<\/th>\n<th>\n<p>passengers<\/p>\n<\/th>\n<\/tr>\n<tr>\n<td data-colwidth=\"120\" width=\"120\">\n<p>0<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"225\" width=\"225\">\n<p>1949<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p>Jan<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p>112<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td data-colwidth=\"120\" width=\"120\">\n<p>1<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"225\" width=\"225\">\n<p>1949<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p>Feb<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p>118<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td data-colwidth=\"120\" width=\"120\">\n<p>2<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"225\" width=\"225\">\n<p>1949<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p>Mar<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p>132<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td data-colwidth=\"120\" width=\"120\">\n<p>3<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"225\" width=\"225\">\n<p>1949<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p>Apr<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p>129<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td data-colwidth=\"120\" width=\"120\">\n<p>4<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"225\" width=\"225\">\n<p>1949<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p>May<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p>121<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<\/div>\n<p>\u0412\u0441\u044f \u043c\u0430\u0433\u0438\u044f \u043f\u0440\u043e\u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 \u043f\u0440\u0438 \u0432\u044b\u0437\u043e\u0432\u0435 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 <code>load_dataset<\/code>, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u043e\u0436\u0438\u0434\u0430\u0435\u0442 \u0438\u043c\u044f \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0436\u0430\u0435\u043c\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438 \u0432\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0435\u0442 <code>dataframe<\/code>. \u0412\u0441\u0435 \u044d\u0442\u0438 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u044b \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u043d\u044b \u0432 <a href=\"https:\/\/github.com\/mwaskom\/seaborn-data\">\u0440\u0435\u043f\u043e\u0437\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u0438 \u043d\u0430 Github<\/a>.<\/p>\n<h3>\u0414\u0438\u0430\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0430 \u0440\u0430\u0441\u0441\u0435\u044f\u043d\u0438\u044f \u2014 Scatter Plot<\/h3>\n<p>\u0414\u0438\u0430\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0430 \u0440\u0430\u0441\u0441\u0435\u044f\u043d\u0438\u044f \u2014 \u044d\u0442\u043e \u0434\u0438\u0430\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0430, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u043e\u0442\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0430\u0435\u0442 \u0442\u043e\u0447\u043a\u0438 \u043d\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 \u0434\u0432\u0443\u0445 \u0438\u0437\u043c\u0435\u0440\u0435\u043d\u0438\u0439 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445. \u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u0442\u044c \u0434\u0438\u0430\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0443 \u0440\u0430\u0441\u0441\u0435\u044f\u043d\u0438\u044f \u0432 seaborn \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e, \u0432\u0435\u0434\u044c \u0434\u043b\u044f \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u043d\u0443\u0436\u043d\u0430 \u0432\u0441\u0435\u0433\u043e \u043e\u0434\u043d\u0430 \u0441\u0442\u0440\u043e\u0447\u043a\u0430 \u043a\u043e\u0434\u0430.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">sns.scatterplot(data=flights_data, x=\"year\", y=\"passengers\")<\/code><\/pre>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/62e\/e73\/385\/62ee7338512a79b6ad8831ea518fa4c9.png\" width=\"1428\" height=\"1003\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u041b\u0435\u0433\u043a\u043e, \u043d\u0435 \u043f\u0440\u0430\u0432\u0434\u0430 \u043b\u0438? \u0424\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f <code>scatterplot<\/code> \u043f\u0440\u0438\u043d\u0438\u043c\u0430\u0435\u0442 \u0432 \u0441\u0435\u0431\u044f \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c, \u0438 \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u044b, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0431\u0443\u0434\u0443\u0442 \u0432\u044b\u0441\u0442\u0443\u043f\u0430\u0442\u044c \u043a\u0430\u043a \u043e\u0441\u0438 x \u0438 y.<\/p>\n<h3>\u041b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u044b\u0439 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a \u2014 Line Plot<\/h3>\n<p>\u042d\u0442\u043e\u0442 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a \u0440\u0438\u0441\u0443\u0435\u0442 \u043b\u0438\u043d\u0438\u044e, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0441\u043e\u0431\u043e\u0439 \u0440\u0430\u0437\u0432\u0438\u0442\u0438\u0435 \u043d\u0435\u043f\u0440\u0435\u0440\u044b\u0432\u043d\u044b\u0445 \u0438\u043b\u0438 \u043a\u0430\u0442\u0435\u0433\u043e\u0440\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445. \u042d\u0442\u043e\u0442 \u0432\u0438\u0434 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u043e\u0432 \u043f\u043e\u043f\u0443\u043b\u044f\u0440\u0435\u043d \u0438 \u0438\u0437\u0432\u0435\u0441\u0442\u0435\u043d, \u0438 \u0435\u0433\u043e \u043b\u0435\u0433\u043a\u043e \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0442\u044c. \u041a\u0430\u043a \u0438 \u0440\u0430\u043d\u044c\u0448\u0435, \u043c\u044b \u0432\u043e\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c\u0441\u044f \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0435\u0439 <code>lineplot<\/code> \u0441 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u043e\u043c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438 \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u0430\u043c\u0438, \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u044e\u0449\u0438\u043c\u0438 \u043e\u0441\u0438 x \u0438 y. \u041e\u0441\u0442\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0435 \u0437\u0430 \u043d\u0430\u0441 \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0435\u0442 <code>seaborn<\/code>.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">sns.lineplot(data=flights_data, x=\"year\", y=\"passengers\")<\/code><\/pre>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/c9a\/9da\/7ad\/c9a9da7ad47a7d1ae725a650620ba555.png\" width=\"1420\" height=\"1017\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<h3>\u0421\u0442\u043e\u043b\u0431\u0447\u0430\u0442\u0430\u044f \u0434\u0438\u0430\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0430 \u2014 Bar Plot<\/h3>\n<p>\u041d\u0430\u0432\u0435\u0440\u043d\u043e\u0435, \u044d\u0442\u043e \u0441\u0430\u043c\u044b\u0439 \u0438\u0437\u0432\u0435\u0441\u0442\u043d\u044b\u0439 \u0442\u0438\u043f \u0434\u0438\u0430\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u044b, \u0438, \u043a\u0430\u043a \u0432\u044b \u0443\u0436\u0435 \u0434\u043e\u0433\u0430\u0434\u0430\u043b\u0438\u0441\u044c, \u043c\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u0442\u044c \u044d\u0442\u043e\u0442 \u0442\u0438\u043f \u0434\u0438\u0430\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e <code>seaborn<\/code>, \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435, \u043a\u0430\u043a \u043c\u044b \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u043b\u0438 \u044d\u0442\u043e \u0434\u043b\u044f \u043b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u043e\u0433\u043e \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0430 \u0438 \u0434\u0438\u0430\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u044b \u0440\u0430\u0441\u0441\u0435\u044f\u043d\u0438\u044f, \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 <code>barplot<\/code>.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">sns.barplot(data=flights_data, x=\"year\", y=\"passengers\")<\/code><\/pre>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/30e\/1e0\/bd5\/30e1e0bd51866175fd95fc7cc46968c2.png\" width=\"1414\" height=\"1075\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u041e\u043d\u0430 \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u043a\u0440\u0430\u0441\u043e\u0447\u043d\u0430\u044f, \u0437\u043d\u0430\u044e. \u041f\u043e\u0437\u0436\u0435 \u043c\u044b \u043d\u0430\u0443\u0447\u0438\u043c\u0441\u044f \u043a\u0430\u0441\u0442\u043e\u043c\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0435\u0435.<\/p>\n<h3>\u0420\u0430\u0441\u0448\u0438\u0440\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u043e\u043d\u0430\u043b\u0430 \u0441 matplotlib<\/h3>\n<p>Seaborn \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043d\u0430 matplotlib, \u0440\u0430\u0441\u0448\u0438\u0440\u044f\u044f \u0435\u0435 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u043e\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0438 \u0430\u0431\u0441\u0442\u0440\u0430\u0433\u0438\u0440\u0443\u044f \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c. \u041f\u0440\u0438 \u044d\u0442\u043e\u043c seaborn \u043d\u0435 \u0442\u0435\u0440\u044f\u0435\u0442 \u0432 \u0441\u0432\u043e\u0435\u0439 \u043c\u043e\u0449\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438. \u041b\u044e\u0431\u0430\u044f \u0434\u0438\u0430\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0430 seaborn \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u043a\u0430\u0441\u0442\u043e\u043c\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0430 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0439 \u0438\u0437 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438 matplotlib. \u042d\u0442\u0430 \u043c\u0435\u0445\u0430\u043d\u0438\u043a\u0430 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u043f\u0440\u0438\u0433\u043e\u0434\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u0432 \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u044f\u0445 \u0438 \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 seaborn \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 matplotlib \u0431\u0435\u0437 \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043f\u0438\u0441\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c \u0432\u0441\u0435 \u0435\u0435 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438.<\/p>\n<p>\u0414\u043e\u043f\u0443\u0441\u0442\u0438\u043c, \u0432\u044b \u0445\u043e\u0442\u0438\u0442\u0435 \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u0442\u044c \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0434\u0438\u0430\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c \u043e\u0434\u043d\u043e\u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e seaborn, \u0432 \u044d\u0442\u043e\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435 \u0432\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u0432\u043e\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0435\u0439 <code>subplot<\/code> \u0438\u0437 matplotlib.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">diamonds_data = sns.load_dataset('diamonds') plt.subplot(1, 2, 1) sns.countplot(x='carat', data=diamonds_data) plt.subplot(1, 2, 2) sns.countplot(x='depth', data=diamonds_data)<\/code><\/pre>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/e49\/e73\/1c5\/e49e731c57547efde149989538e5e561.png\" width=\"1388\" height=\"974\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u0421 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 <code>subplot<\/code> \u043d\u0430 \u043e\u0434\u043d\u043e\u043c \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0435 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u0442\u044c \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0434\u0438\u0430\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c. \u0424\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f \u043f\u0440\u0438\u043d\u0438\u043c\u0430\u0435\u0442 \u0432 \u0441\u0435\u0431\u044f \u0442\u0440\u0438 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u0430: \u043f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0439 \u2013 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a, \u0432\u0442\u043e\u0440\u043e\u0439 \u2013 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u043e\u0432, \u0442\u0440\u0435\u0442\u0438\u0439 \u2013 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0434\u0438\u0430\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c.<\/p>\n<p>\u041c\u044b \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u043f\u043e \u043e\u0434\u043d\u043e\u0439 \u0434\u0438\u0430\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0435 seaborn \u043d\u0430 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0439 \u0447\u0430\u0441\u0442\u0438 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0430, \u0441\u043c\u0435\u0448\u0438\u0432\u0430\u044f \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u043e\u043d\u0430\u043b matplotlib \u0438 seaborn.<\/p>\n<h3>Seaborn \u0438 Pandas<\/h3>\n<p>\u041c\u044b \u0443\u0436\u0435 \u0433\u043e\u0432\u043e\u0440\u0438\u043b\u0438 \u043e \u0442\u043e\u043c, \u0447\u0442\u043e seaborn \u043b\u044e\u0431\u0438\u0442 pandas \u0434\u043e \u0442\u0430\u043a\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0435\u043f\u0435\u043d\u0438, \u0447\u0442\u043e \u0432\u0441\u0435 \u0435\u0435 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 \u0441\u0442\u0440\u043e\u044f\u0442\u0441\u044f \u043d\u0430 \u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u0435 <code>dataframe<\/code>. \u0414\u043e \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u043c\u043e\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430 \u043c\u044b \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043b\u0438 seaborn \u0441 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0432\u0430\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438, \u043d\u043e \u0447\u0442\u043e, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u043c\u044b \u0445\u043e\u0442\u0438\u043c \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0443\u0436\u0435 \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u0438\u043b\u0438 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e pandas?<\/p>\n<pre><code class=\"python\">drinks_df = pd.read_csv(\"data\/drinks.csv\") sns.barplot(x=\"country\", y=\"beer_servings\", data=drinks_df)<\/code><\/pre>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/a4c\/c09\/341\/a4cc09341800e06ba306cfe29722aca9.png\" width=\"700\" height=\"472\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<h3>\u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043a\u0440\u0430\u0441\u0438\u0432\u044b\u0445 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u043e\u0432 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0441\u0442\u0438\u043b\u0435\u0439<\/h3>\n<p>Seaborn \u0434\u0430\u0435\u0442 \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043c\u0435\u043d\u044f\u0442\u044c \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0444\u0435\u0439\u0441 \u0432\u0430\u0448\u0438\u0445 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u043e\u0432. \u0414\u043b\u044f \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u0438\u0437 \u043a\u043e\u0440\u043e\u0431\u043a\u0438 \u0443 \u043d\u0430\u0441 \u0432 \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u0440\u044f\u0436\u0435\u043d\u0438\u0438 \u0435\u0441\u0442\u044c \u043f\u044f\u0442\u044c \u0441\u0442\u0438\u043b\u0435\u0439: <em>darkgrid, whitegrid, dark, white<\/em> \u0438 <em>ticks<\/em>.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">sns.set_style(\"darkgrid\") sns.lineplot(data = data, x = \"year\", y = \"passengers\")<\/code><\/pre>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/a7c\/23d\/2e1\/a7c23d2e1889bbc589bbca12e19f0bae.png\" width=\"700\" height=\"489\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p> \u0410 \u0432\u043e\u0442 \u0434\u0440\u0443\u0433\u043e\u0439 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">sns.set_style(\"whitegrid\") sns.lineplot(data=flights_data, x=\"year\", y=\"passengers\")<\/code><\/pre>\n<p><strong> <\/strong><\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/172\/76c\/e91\/17276ce91d3e6a0b353be2f022aee9d6.png\" width=\"700\" height=\"489\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<h4>\u041a\u0440\u0443\u0442\u044b\u0435 \u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442\u044b \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f<\/h4>\n<p>\u041c\u044b \u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u043c\u0438\u043b\u0438\u0441\u044c \u0441 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0430\u043c\u0438 seaborn, \u0430 \u0442\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u0434\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0438\u043c \u0437\u043d\u0430\u043d\u0438\u044f \u043d\u0430 \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u043a\u0435 \u0438 \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u043c \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0434\u0438\u0430\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c \u0441 \u043e\u0434\u043d\u0438\u043c \u0438 \u0442\u0435\u043c \u0436\u0435 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u043e\u043c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445. \u0412 \u043d\u0430\u0448\u0435\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435 \u0432\u044b \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u00ab<em>tips<\/em>\u00bb, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0441\u043a\u0430\u0447\u0430\u0442\u044c \u043d\u0435\u043f\u043e\u0441\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e seaborn.<\/p>\n<p> \u0421\u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0430 \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u0438\u043c \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">tips_df = sns.load_dataset('tips') tips_df.head()<\/code><\/pre>\n<\/p>\n<div class=\"table\">\n<table>\n<tbody>\n<tr>\n<th data-colwidth=\"50\" width=\"50\">\n<\/th>\n<th>\n<p><strong>total_bill<\/strong><\/p>\n<\/th>\n<th data-colwidth=\"113\" width=\"113\">\n<p>tip<\/p>\n<\/th>\n<th>\n<p>sex<\/p>\n<\/th>\n<th data-colwidth=\"99\" width=\"99\">\n<p>smoker<\/p>\n<\/th>\n<th data-colwidth=\"101\" width=\"101\">\n<p>day<\/p>\n<\/th>\n<th data-colwidth=\"97\" width=\"97\">\n<p>time<\/p>\n<\/th>\n<th>\n<p>size<\/p>\n<\/th>\n<\/tr>\n<tr>\n<td data-colwidth=\"50\" width=\"50\">\n<p>0<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p>16.99<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"113\" width=\"113\">\n<p>1.01<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p>Female<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"99\" width=\"99\">\n<p>No<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"101\" width=\"101\">\n<p>Sun<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"97\" width=\"97\">\n<p>Dinner<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p>2<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td data-colwidth=\"50\" width=\"50\">\n<p>1<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p>10.34<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"113\" width=\"113\">\n<p>1.66<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p>Male<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"99\" width=\"99\">\n<p>No<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"101\" width=\"101\">\n<p>Sun<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"97\" width=\"97\">\n<p>Dinner<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p>3<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td data-colwidth=\"50\" width=\"50\">\n<p>2<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p>21.01<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"113\" width=\"113\">\n<p>3.50<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p>Male<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"99\" width=\"99\">\n<p>No<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"101\" width=\"101\">\n<p>Sun<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"97\" width=\"97\">\n<p>Dinner<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p>3<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td data-colwidth=\"50\" width=\"50\">\n<p>3<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p>23.68<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"113\" width=\"113\">\n<p>3.31<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p>Male<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"99\" width=\"99\">\n<p>No<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"101\" width=\"101\">\n<p>Sun<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"97\" width=\"97\">\n<p>Dinner<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p>2<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td data-colwidth=\"50\" width=\"50\">\n<p>4<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p>24.59<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"113\" width=\"113\">\n<p>3.61<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p>Female<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"99\" width=\"99\">\n<p>No<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"101\" width=\"101\">\n<p>Sun<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"97\" width=\"97\">\n<p>Dinner<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p>4<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<\/div>\n<p>\u041c\u043d\u0435 \u043d\u0440\u0430\u0432\u0438\u0442\u0441\u044f \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u044c \u043f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0435 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043e \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u0430\u0445 \u0438 \u0441\u0430\u043c\u0438\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445. \u041e\u0431\u044b\u0447\u043d\u043e \u044f \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e\u0441\u044c \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0438\u043c\u0438 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f\u043c\u0438 pandas, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0443\u043b\u0430\u0434\u0438\u0442\u044c \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c\u044b \u0441 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438, \u0442\u0430\u043a\u0438\u0435 \u043a\u0430\u043a \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f <code>null<\/code>, \u0438\u043b\u0438 \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c \u0432 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044e, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u043f\u043e\u043b\u0435\u0437\u043d\u043e\u0439. \u041f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u0435\u0435 \u043e\u0431 \u044d\u0442\u043e\u043c \u0432\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0447\u0438\u0442\u0430\u0442\u044c \u0432 <a href=\"https:\/\/livecodestream.dev\/post\/how-to-work-with-pandas-in-python\/\">\u0440\u0443\u043a\u043e\u0432\u043e\u0434\u0441\u0442\u0432\u0435 \u043a pandas<\/a>.<\/p>\n<p>\u0414\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u0438\u043c \u0435\u0449\u0435 \u043e\u0434\u0438\u043d \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0435\u0446, \u0432 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u043c \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u043d\u0442\u043d\u043e\u0435 \u043e\u0442\u043d\u043e\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0447\u0430\u0435\u0432\u044b\u0445 \u043a\u043e \u0432\u0441\u0435\u043c\u0443 \u0441\u0447\u0435\u0442\u0443.&nbsp;<\/p>\n<pre><code class=\"python\">tips_df[\"tip_percentage\"] = tips_df[\"tip\"] \/ tips_df[\"total_bill\"] tips_df.head()<\/code><\/pre>\n<p>\u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u044f\u0442 \u0442\u0430\u043a:<\/p>\n<div class=\"table\">\n<table>\n<tbody>\n<tr>\n<th data-colwidth=\"50\" width=\"50\">\n<\/th>\n<th data-colwidth=\"104\" width=\"104\">\n<p><strong>total_bill<\/strong><\/p>\n<\/th>\n<th data-colwidth=\"68\" width=\"68\">\n<p>tip<\/p>\n<\/th>\n<th data-colwidth=\"76\" width=\"76\">\n<p>sex<\/p>\n<\/th>\n<th data-colwidth=\"97\" width=\"97\">\n<p>smoker<\/p>\n<\/th>\n<th data-colwidth=\"66\" width=\"66\">\n<p>day<\/p>\n<\/th>\n<th data-colwidth=\"77\" width=\"77\">\n<p>time<\/p>\n<\/th>\n<th data-colwidth=\"70\" width=\"70\">\n<p>size<\/p>\n<\/th>\n<th>\n<p>tip_percentage<\/p>\n<\/th>\n<\/tr>\n<tr>\n<td data-colwidth=\"50\" width=\"50\">\n<p>0<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"104\" width=\"104\">\n<p>16.99<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"68\" width=\"68\">\n<p>1.01<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"76\" width=\"76\">\n<p>Female<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"97\" width=\"97\">\n<p>No<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"66\" width=\"66\">\n<p>Sun<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"77\" width=\"77\">\n<p>Dinner<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"70\" width=\"70\">\n<p>2<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p>0.059447<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td data-colwidth=\"50\" width=\"50\">\n<p>1<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"104\" width=\"104\">\n<p>10.34<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"68\" width=\"68\">\n<p>1.66<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"76\" width=\"76\">\n<p>Male<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"97\" width=\"97\">\n<p>No<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"66\" width=\"66\">\n<p>Sun<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"77\" width=\"77\">\n<p>Dinner<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"70\" width=\"70\">\n<p>3<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p>0.160542<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td data-colwidth=\"50\" width=\"50\">\n<p>2<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"104\" width=\"104\">\n<p>21.01<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"68\" width=\"68\">\n<p>3.50<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"76\" width=\"76\">\n<p>Male<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"97\" width=\"97\">\n<p>No<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"66\" width=\"66\">\n<p>Sun<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"77\" width=\"77\">\n<p>Dinner<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"70\" width=\"70\">\n<p>3<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p>0.166587<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td data-colwidth=\"50\" width=\"50\">\n<p>3<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"104\" width=\"104\">\n<p>23.68<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"68\" width=\"68\">\n<p>3.31<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"76\" width=\"76\">\n<p>Male<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"97\" width=\"97\">\n<p>No<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"66\" width=\"66\">\n<p>Sun<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"77\" width=\"77\">\n<p>Dinner<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"70\" width=\"70\">\n<p>2<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p>0.139780<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td data-colwidth=\"50\" width=\"50\">\n<p>4<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"104\" width=\"104\">\n<p>24.59<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"68\" width=\"68\">\n<p>3.61<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"76\" width=\"76\">\n<p>Female<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"97\" width=\"97\">\n<p>No<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"66\" width=\"66\">\n<p>Sun<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"77\" width=\"77\">\n<p>Dinner<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"70\" width=\"70\">\n<p>4<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p>0.146808<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<\/div>\n<p>\u0410 \u0442\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u043c\u044b \u043d\u0430\u0447\u043d\u0435\u043c \u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u0442\u044c \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0438.<\/p>\n<h4>\u041f\u0440\u043e\u0446\u0435\u043d\u0442 \u0447\u0430\u0435\u0432\u044b\u0445<\/h4>\n<p>\u0414\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u043f\u043e\u043f\u0440\u043e\u0431\u0443\u0435\u043c \u0440\u0430\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0441 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u043d\u0442\u043d\u044b\u043c \u0441\u043e\u043e\u0442\u043d\u043e\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u0447\u0430\u0435\u0432\u044b\u0445 \u0438 \u0441\u0447\u0435\u0442\u0430. \u0414\u043b\u044f \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u0432\u043e\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c\u0441\u044f \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0435\u0439 <code>histplot<\/code>, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u0441\u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442 \u0433\u0438\u0441\u0442\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0443.<\/p>\n<pre><code class=\"powershell\">sns.histplot(tips_df[\"tip_percentage\"], binwidth=0.05)<\/code><\/pre>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/d33\/853\/515\/d33853515b933d0532b86c1234999021.png\" width=\"700\" height=\"490\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u0427\u0442\u043e\u0431\u044b \u0432\u0441\u0435 \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u043e \u0447\u0438\u0442\u0430\u043b\u043e\u0441\u044c, \u043d\u0430\u043c \u043f\u0440\u0438\u0448\u043b\u043e\u0441\u044c \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u0442\u044c \u0441\u0432\u043e\u0439\u0441\u0442\u0432\u043e <code>binwidth<\/code>, \u0437\u0430\u0442\u043e \u0442\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u043c\u044b \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u0435\u0435 \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u043f\u043e\u043d\u044f\u0442\u044c \u0438 \u043e\u0446\u0435\u043d\u0438\u0442\u044c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435. \u0411\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043d\u0441\u0442\u0432\u043e \u043a\u043b\u0438\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u044e\u0442 \u0447\u0430\u0435\u0432\u044b\u0435 \u0432 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u0435 \u043e\u0442 15 \u0434\u043e 20% \u043e\u0442 \u0441\u0447\u0435\u0442\u0430, \u043d\u043e \u0435\u0441\u0442\u044c \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u0432, \u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u0447\u0430\u0435\u0432\u044b\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0432\u044b\u0448\u0430\u044e\u0442 70%. \u042d\u0442\u0438 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043d\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u0430\u043d\u043e\u043c\u0430\u043b\u0438\u044f\u043c\u0438 \u0438\u043b\u0438 \u0432\u044b\u0431\u0440\u043e\u0441\u0430\u043c\u0438, \u0438 \u043d\u0430 \u043d\u0438\u0445 \u0432\u0441\u0435\u0433\u0434\u0430 \u0441\u0442\u043e\u0438\u0442 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0449\u0430\u0442\u044c \u0432\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u0435, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043f\u043e\u043d\u044f\u0442\u044c \u044f\u0432\u043b\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f \u043b\u0438 \u044d\u0442\u0438 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e\u0448\u0438\u0431\u043e\u0447\u043d\u044b\u043c\u0438.<\/p>\n<p>\u0422\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043c\u043d\u0435 \u0431\u044b\u043b\u043e \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u043d\u043e, \u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043b\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u043d\u0442 \u0447\u0430\u0435\u0432\u044b\u0445 \u0432 \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043e\u0442 \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u0438 \u0434\u043d\u044f.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">sns.histplot(data=tips_df, x=\"tip_percentage\", binwidth=0.05, hue=\"time\")<\/code><\/pre>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/dee\/1a0\/71f\/dee1a071f6203a7c34c0b5b6283bcf83.png\" width=\"700\" height=\"495\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u041d\u0430 \u044d\u0442\u043e\u0442 \u0440\u0430\u0437 \u043c\u044b \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043b\u0438 \u0434\u0438\u0430\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0443 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0432\u0441\u0435\u0433\u043e \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u0430 \u043d\u0435 \u043e\u0434\u043d\u043e\u0433\u043e \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u0430, \u0438 \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u043b\u0438 \u0441\u0432\u043e\u0439\u0441\u0442\u0432\u043e <code>hue<\/code> \u043d\u0430 \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0435\u0446 <code>time<\/code>. \u0422\u0430\u043a \u0432 \u0434\u0438\u0430\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0435 \u0431\u0443\u0434\u0443\u0442 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0435 \u0446\u0432\u0435\u0442\u0430 \u0434\u043b\u044f \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u0438, \u0438 \u043a \u043d\u0435\u0439 \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u0438\u0442\u0441\u044f \u043b\u0435\u0433\u0435\u043d\u0434\u0430.<\/p>\n<h4>\u041e\u0431\u0449\u0435\u0435 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0447\u0430\u0435\u0432\u044b\u0445 \u0437\u0430 \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0434\u0435\u043d\u044c \u043d\u0435\u0434\u0435\u043b\u0438<\/h4>\n<p>\u0415\u0449\u0435 \u043e\u0434\u043d\u0430 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u043d\u0430\u044f \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0430 \u2014 \u044d\u0442\u043e \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0447\u0430\u0435\u0432\u044b\u0445, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u0442 \u043f\u0435\u0440\u0441\u043e\u043d\u0430\u043b \u0432 \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043e\u0442 \u0434\u043d\u044f \u043d\u0435\u0434\u0435\u043b\u0438.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">sns.barplot(data=tips_df, x=\"day\", y=\"tip\", estimator=np.sum)<\/code><\/pre>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/3c3\/666\/20b\/3c366620b67546241e871cbf8fa0afc5.png\" width=\"700\" height=\"489\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u041a\u0430\u0436\u0435\u0442\u0441\u044f, \u043f\u044f\u0442\u043d\u0438\u0446\u0430 \u2014 \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u0438\u0439 \u0434\u0435\u043d\u044c, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0434\u043e\u043c\u0430.<\/p>\n<h4>\u0412\u043b\u0438\u044f\u043d\u0438\u0435 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u0430 \u0441\u0442\u043e\u043b\u0438\u043a\u0430 \u0438 \u0434\u043d\u044f \u043d\u0435\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043d\u0430 \u0447\u0430\u0435\u0432\u044b\u0435<\/h4>\n<p>\u0418\u043d\u043e\u0433\u0434\u0430 \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u043f\u043e\u043d\u044f\u0442\u044c, \u043a\u0430\u043a \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0432\u043b\u0438\u044f\u044e\u0442 \u043d\u0430 \u043a\u043e\u043d\u0435\u0447\u043d\u044b\u0439 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442. \u041d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u043a\u0430\u043a \u0434\u0435\u043d\u044c \u043d\u0435\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0438 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440 \u0441\u0442\u043e\u043b\u0438\u043a\u0430 \u0432\u043b\u0438\u044f\u044e\u0442 \u043d\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u043d\u0442 \u0447\u0430\u0435\u0432\u044b\u0445?<\/p>\n<p>\u0427\u0442\u043e\u0431\u044b \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u0442\u044c \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0443\u044e \u0434\u0438\u0430\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0443, \u043c\u044b \u043e\u0431\u044a\u0435\u0434\u0438\u043d\u0438\u043c \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e <code>pivot<\/code> \u0438\u0437 pandas \u0434\u043b\u044f \u043f\u0440\u0435\u0434\u0432\u0430\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438, \u0430 \u0437\u0430\u0442\u0435\u043c \u043d\u0430\u0440\u0438\u0441\u0443\u0435\u043c \u0442\u0435\u043f\u043b\u043e\u0432\u0443\u044e \u043a\u0430\u0440\u0442\u0443.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">pivot = tips_df.pivot_table(     index=[\"day\"],     columns=[\"size\"],     values=\"tip_percentage\",     aggfunc=np.average) sns.heatmap(pivot)<\/code><\/pre>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/49c\/698\/ab1\/49c698ab1275632b0c1db34bee28d23b.png\" width=\"700\" height=\"530\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<h3>\u0417\u0430\u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435<\/h3>\n<p>\u041a\u043e\u043d\u0435\u0447\u043d\u043e, \u0435\u0441\u0442\u044c \u0435\u0449\u0435 \u043c\u043d\u043e\u0436\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0448\u0442\u0443\u043a, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043c\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u0441 seaborn, \u043f\u0440\u043e \u043d\u0438\u0445 \u0432\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u0443\u0437\u043d\u0430\u0442\u044c \u0432 <a href=\"https:\/\/seaborn.pydata.org\/examples\/index.html\">\u043e\u0444\u0438\u0446\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0434\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438<\/a>.<\/p>\n<p>\u041d\u0430\u0434\u0435\u044e\u0441\u044c, \u0432\u0430\u043c \u043f\u043e\u043d\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u0430\u0441\u044c \u044d\u0442\u0430 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f \u0442\u0430\u043a \u0436\u0435, \u043a\u0430\u043a \u0438 \u043c\u043d\u0435. \u0421\u043f\u0430\u0441\u0438\u0431\u043e \u0437\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0447\u0442\u0435\u043d\u0438\u0435!<\/p>\n<hr>\n<blockquote>\n<p><a href=\"https:\/\/otus.pw\/VvSD\/\"><strong>\u0423\u0437\u043d\u0430\u0442\u044c \u043f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u0435\u0435 \u043e \u043a\u0443\u0440\u0441\u0435<\/strong><\/a><strong> \u00abPython Developer. Professional\u00bb.<\/p>\n<p><\/strong><a href=\"https:\/\/otus.pw\/r5LF\/\"><strong>\u0417\u0430\u0440\u0435\u0433\u0438\u0441\u0442\u0440\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u043d\u0430 \u0432\u0435\u0431\u0438\u043d\u0430\u0440<\/strong><\/a><strong> \u043f\u043e \u0442\u0435\u043c\u0435 \u00ab\u0424\u0440\u0435\u0439\u043c\u0432\u043e\u0440\u043a\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0438 \u043c\u0435\u0442\u0430\u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u044b\u00bb<\/strong><a href=\"https:\/\/otus.pw\/r5LF\/\"><strong>.<\/strong><\/a> <\/p>\n<\/blockquote>\n<\/div>\n<p> \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 <a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/otus\/blog\/540526\/\"> https:\/\/habr.com\/ru\/company\/otus\/blog\/540526\/<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"\n<div class=\"post__text post__text_v2\" id=\"post-content-body\">\n<blockquote>\n<p><em>\u0411\u0443\u0434\u0443\u0449\u0438\u0445 \u0441\u0442\u0443\u0434\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u043a\u0443\u0440\u0441\u0430 <\/em><a href=\"https:\/\/otus.pw\/VvSD\/\"><strong><em>\u00abPython Developer. Professional\u00bb<\/em><\/strong><\/a><em> \u0438 \u0432\u0441\u0435\u0445 \u0436\u0435\u043b\u0430\u044e\u0449\u0438\u0445 \u043f\u0440\u0438\u0433\u043b\u0430\u0448\u0430\u0435\u043c \u043f\u0440\u0438\u043d\u044f\u0442\u044c \u0443\u0447\u0430\u0441\u0442\u0438\u0435 \u0432 \u043e\u0442\u043a\u0440\u044b\u0442\u043e\u043c \u0432\u0435\u0431\u0438\u043d\u0430\u0440\u0435 \u043d\u0430 \u0442\u0435\u043c\u0443 <\/em><a href=\"https:\/\/otus.pw\/r5LF\/\"><strong><em>\u00ab\u0424\u0440\u0435\u0439\u043c\u0432\u043e\u0440\u043a\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0438 \u043c\u0435\u0442\u0430\u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u044b\u00bb.<\/em><\/strong><\/a><strong><em> <\/em><\/strong><em><\/p>\n<p>\u0410 \u0441\u0435\u0439\u0447\u0430\u0441 \u0434\u0435\u043b\u0438\u043c\u0441\u044f \u0442\u0440\u0430\u0434\u0438\u0446\u0438\u043e\u043d\u043d\u044b\u043c \u043f\u0435\u0440\u0435\u0432\u043e\u0434\u043e\u043c \u043f\u043e\u043b\u0435\u0437\u043d\u043e\u0433\u043e \u043c\u0430\u0442\u0435\u0440\u0438\u0430\u043b\u0430.<\/em><\/p>\n<\/blockquote>\n<figure class=\"full-width\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<hr>\n<p>\u0412\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u2014 \u044d\u0442\u043e \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0441\u0442\u0430\u043c \u043f\u043e \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0443 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c \u0441\u044b\u0440\u044b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0432 \u0434\u0438\u0430\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u044b \u0438 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0438, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043d\u0435\u0441\u0443\u0442 \u0446\u0435\u043d\u043d\u0443\u044e \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044e. \u0414\u0438\u0430\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u044b \u0443\u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0430\u044e\u0442 \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438 \u0434\u0435\u043b\u0430\u044e\u0442 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u043f\u043e\u043d\u044f\u0442\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0434\u043b\u044f \u043b\u044e\u0431\u043e\u0433\u043e \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044f.<\/p>\n<p>\u0415\u0441\u0442\u044c \u043c\u043d\u043e\u0436\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u0434\u043b\u044f \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u0442\u0430\u043a\u0438\u0445 \u043a\u0430\u043a Tableau, Power BI, ChartBlocks \u0438 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0445, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u044f\u0432\u043b\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f no-code \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u043c\u0438. \u041e\u043d\u0438 \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u043c\u043e\u0449\u043d\u044b\u0435, \u0438 \u0443 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u0441\u0432\u043e\u044f \u0430\u0443\u0434\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u044f. \u041e\u0434\u043d\u0430\u043a\u043e \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0441 \u0441\u044b\u0440\u044b\u043c\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438, \u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u044e\u0449\u0438\u043c\u0438 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438, \u0430 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0432 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 \u043f\u0435\u0441\u043e\u0447\u043d\u0438\u0446\u044b, Python \u043f\u043e\u0434\u043e\u0439\u0434\u0435\u0442 \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435 \u0432\u0441\u0435\u0433\u043e.<\/p>\n<p>\u041d\u0435\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u044f \u043d\u0430 \u0442\u043e, \u0447\u0442\u043e \u044d\u0442\u043e\u0442 \u043f\u0443\u0442\u044c \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u0435\u0435 \u0438 \u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u0435\u0442 \u0443\u043c\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c, Python \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u0438\u0442 \u0432\u0430\u043c \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0441\u0442\u0438 \u043b\u044e\u0431\u044b\u0435 \u043c\u0430\u043d\u0438\u043f\u0443\u043b\u044f\u0446\u0438\u0438, \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0438 \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0432\u0430\u0448\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435. \u041e\u043d \u0438\u0434\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 \u0434\u043b\u044f \u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0441\u0442\u043e\u0432 \u043f\u043e \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0443 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445.<\/p>\n<p>Python \u2014 \u043b\u0443\u0447\u0448\u0438\u0439 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442 \u0434\u043b\u044f data science \u0438 \u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u0440\u0438\u0447\u0438\u043d, \u043d\u043e \u0441\u0430\u043c\u0430\u044f \u0432\u0430\u0436\u043d\u0430\u044f \u2014 \u044d\u0442\u043e \u0435\u0433\u043e \u044d\u043a\u043e\u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u0430 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a. \u0414\u043b\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0441 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0432 Python \u0435\u0441\u0442\u044c \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0437\u0430\u043c\u0435\u0447\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a, \u0442\u0430\u043a\u0438\u0445 \u043a\u0430\u043a <code>numpy<\/code>, <code>pandas<\/code>, <code>matplotlib<\/code>, <code>tensorflow<\/code>.<\/p>\n<p><code>Matplotlib<\/code>, \u0432\u0435\u0440\u043e\u044f\u0442\u043d\u043e, \u0441\u0430\u043c\u0430\u044f \u0438\u0437\u0432\u0435\u0441\u0442\u043d\u0430\u044f \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430 \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u044f \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u043e\u0432, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u043d\u0430 \u0432 Python \u0438 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0445 \u044f\u0437\u044b\u043a\u0430\u0445 \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f, \u0442\u0430\u043a\u0438\u0445 \u043a\u0430\u043a R. \u0418\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e \u0435\u0435 \u0443\u0440\u043e\u0432\u0435\u043d\u044c \u043a\u0430\u0441\u0442\u043e\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0438 \u0443\u0434\u043e\u0431\u0441\u0442\u0432\u0430 \u0432 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0438 \u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u0442 \u0435\u0435 \u043d\u0430 \u043f\u0435\u0440\u0432\u043e\u0435 \u043c\u0435\u0441\u0442\u043e. \u041e\u0434\u043d\u0430\u043a\u043e \u0441 \u043d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u043c\u0438 \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u044f\u043c\u0438 \u0438 \u043a\u0430\u0441\u0442\u043e\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f\u043c\u0438 \u0432\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u0435\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0431\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0441\u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u043d\u0435\u043b\u0435\u0433\u043a\u043e.<\/p>\n<p>\u0420\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a\u0438 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043b\u0438 \u043d\u043e\u0432\u0443\u044e \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0443 \u043d\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 <code>matplotlib<\/code>, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u043d\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f <code>seaborn<\/code>. <code>Seaborn<\/code> \u0442\u0430\u043a\u0430\u044f \u0436\u0435 \u043c\u043e\u0449\u043d\u0430\u044f, \u043a\u0430\u043a \u0438 <code>matplotlib<\/code>, \u043d\u043e \u0432 \u0442\u043e \u0436\u0435 \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0443\u044e \u0430\u0431\u0441\u0442\u0440\u0430\u043a\u0446\u0438\u044e \u0434\u043b\u044f \u0443\u043f\u0440\u043e\u0449\u0435\u043d\u0438\u044f \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u043e\u0432 \u0438 \u043f\u0440\u0438\u0432\u043d\u043e\u0441\u0438\u0442 \u043d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0443\u043d\u0438\u043a\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438.<\/p>\n<p>\u0412 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 \u043c\u044b \u0441\u043e\u0441\u0440\u0435\u0434\u043e\u0442\u043e\u0447\u0438\u043c\u0441\u044f \u043d\u0430 \u0442\u043e\u043c, \u043a\u0430\u043a \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0442\u044c \u0441 <code>seaborn<\/code> \u0434\u043b\u044f \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f \u043f\u0435\u0440\u0432\u043e\u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u043d\u044b\u0445 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u043e\u0432. \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0445\u043e\u0442\u0438\u0442\u0435, \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0442\u044c \u043d\u043e\u0432\u044b\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442 \u0438 \u043f\u043e\u0432\u0442\u043e\u0440\u0438\u0442\u044c \u0432\u0441\u0435 \u0448\u0430\u0433\u0438 \u0438\u043b\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e \u043e\u0431\u0440\u0430\u0442\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u043a \u043c\u043e\u0435\u043c\u0443 <a href=\"https:\/\/github.com\/bajcmartinez\/python-seaborn-guide\">\u0440\u0443\u043a\u043e\u0432\u043e\u0434\u0441\u0442\u0432\u0443 \u043f\u043e seaborn \u043d\u0430 GitHub<\/a>.<\/p>\n<h3>\u0427\u0442\u043e \u0442\u0430\u043a\u043e\u0435 Seaborn?<\/h3>\n<p><a href=\"https:\/\/seaborn.pydata.org\/\">Seaborn<\/a> \u2014 \u044d\u0442\u043e \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430 \u0434\u043b\u044f \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u043e\u0432 \u043d\u0430 Python. \u041e\u043d\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043d\u0430 <a href=\"https:\/\/matplotlib.org\/\">matplotlib<\/a> \u0438 \u0442\u0435\u0441\u043d\u043e \u0432\u0437\u0430\u0438\u043c\u043e\u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442 \u0441\u043e <a href=\"https:\/\/livecodestream.dev\/post\/how-to-work-with-pandas-in-python\/\">\u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u0430\u043c\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 pandas<\/a>.<\/p>\n<p>\u0410\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u0430 Seaborn \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0432\u0430\u043c \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e \u0438\u0437\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u0438 \u043f\u043e\u043d\u044f\u0442\u044c \u0441\u0432\u043e\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435. Seaborn \u0437\u0430\u0445\u0432\u0430\u0442\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0446\u0435\u043b\u044b\u0435 \u0444\u0440\u0435\u0439\u043c\u044b \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438\u043b\u0438 \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432\u044b, \u0432 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445 \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u0442\u0441\u044f \u0432\u0441\u0435 \u0432\u0430\u0448\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435, \u0438 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u0435\u0442 \u0432\u0441\u0435 \u0432\u043d\u0443\u0442\u0440\u0435\u043d\u043d\u0438\u0435 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438, \u043d\u0443\u0436\u043d\u044b\u0435 \u0434\u043b\u044f \u0441\u0435\u043c\u0430\u043d\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0433\u043e \u043c\u0430\u043f\u043f\u0438\u043d\u0433\u0430 \u0438 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0439 \u0430\u0433\u0440\u0435\u0433\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0434\u043b\u044f \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0432 \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0435 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0438.<\/p>\n<p>\u041e\u043d\u0430 \u0430\u0431\u0441\u0442\u0440\u0430\u0433\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442 \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c, \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u044f \u0432\u0430\u043c \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0438 \u0432 \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0438\u0438 \u0441 \u0432\u0430\u0448\u0438\u043c\u0438 \u043d\u0443\u0436\u0434\u0430\u043c\u0438.<\/p>\n<h4>\u0423\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043a\u0430 Seaborn<\/h4>\n<p>\u0423\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u0442\u044c <code>seaborn<\/code> \u0442\u0430\u043a \u0436\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e, \u043a\u0430\u043a \u0438 \u043b\u044e\u0431\u0443\u044e \u0434\u0440\u0443\u0433\u0443\u044e \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0443, \u0434\u043b\u044f \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u0432\u0430\u043c \u043f\u043e\u043d\u0430\u0434\u043e\u0431\u0438\u0442\u0441\u044f \u0432\u0430\u0448 \u043b\u044e\u0431\u0438\u043c\u044b\u0439 \u043c\u0435\u043d\u0435\u0434\u0436\u0435\u0440 \u043f\u0430\u043a\u0435\u0442\u043e\u0432 Python. \u0412\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043a\u0438 <code>seaborn<\/code> \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430 \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u0442 \u0432\u0441\u0435 \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438, \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u044f <code>matplotlib<\/code>, <code>pandas<\/code>, <code>numpy<\/code> \u0438 <code>scipy<\/code>.<\/p>\n<p>\u0414\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0443\u0436\u0435 \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u043c <code>seaborn<\/code> \u0438, \u043a\u043e\u043d\u0435\u0447\u043d\u043e \u0436\u0435, \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043f\u0430\u043a\u0435\u0442 <code>notebook<\/code>, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f \u043a \u043f\u0435\u0441\u043e\u0447\u043d\u0438\u0446\u0435 \u0441 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">pipenv install seaborn notebook<\/code><\/pre>\n<p>\u041f\u043e\u043c\u0438\u043c\u043e \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e, \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434 \u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u043e\u043c \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0434\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0438\u043c\u043f\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043c\u043e\u0434\u0443\u043b\u0435\u0439.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">import seaborn as sns import pandas as pd import numpy as np import matplotlib<\/code><\/pre>\n<h4>\u0421\u0442\u0440\u043e\u0438\u043c \u043f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0435 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0438<\/h4>\n<p>\u041f\u0435\u0440\u0435\u0434 \u0442\u0435\u043c, \u043a\u0430\u043a \u043c\u044b \u043d\u0430\u0447\u043d\u0435\u043c \u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u0442\u044c \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0438, \u043d\u0430\u043c \u043d\u0443\u0436\u043d\u044b \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435. \u041f\u0440\u0435\u043b\u0435\u0441\u0442\u044c <code>seaborn<\/code> \u0432 \u0442\u043e\u043c, \u0447\u0442\u043e \u043e\u043d \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0435\u0442 \u043d\u0435\u043f\u043e\u0441\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e \u0441 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u0430\u043c\u0438 <code>dataframe<\/code> \u0438\u0437 <code>pandas<\/code>, \u0447\u0442\u043e \u0434\u0435\u043b\u0430\u0435\u0442 \u0435\u0435 \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u0443\u0434\u043e\u0431\u043d\u043e\u0439. \u0411\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0442\u043e\u0433\u043e, \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430 \u043f\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441 \u043d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u043c\u0438 \u0432\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u0430\u043c\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043f\u0440\u044f\u043c\u043e \u0438\u0437 \u043a\u043e\u0434\u0430, \u0438 \u043d\u0435 \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0436\u0430\u0442\u044c \u0444\u0430\u0439\u043b\u044b \u0432\u0440\u0443\u0447\u043d\u0443\u044e.<\/p>\n<p>\u0414\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u043f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c, \u043a\u0430\u043a \u044d\u0442\u043e \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0435\u0442 \u043d\u0430 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043e \u0440\u0435\u0439\u0441\u0430\u0445 \u0441\u0430\u043c\u043e\u043b\u0435\u0442\u043e\u0432.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">flights_data = sns.load_dataset(\"flights\") flights_data.head()<\/code><\/pre>\n<div class=\"table\">\n<table>\n<tbody>\n<tr>\n<th data-colwidth=\"120\" width=\"120\">\n<\/th>\n<th data-colwidth=\"225\" width=\"225\">\n<p><strong>year<\/strong><\/p>\n<\/th>\n<th>\n<p>month<\/p>\n<\/th>\n<th>\n<p>passengers<\/p>\n<\/th>\n<\/tr>\n<tr>\n<td data-colwidth=\"120\" width=\"120\">\n<p>0<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"225\" width=\"225\">\n<p>1949<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p>Jan<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p>112<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td data-colwidth=\"120\" width=\"120\">\n<p>1<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"225\" width=\"225\">\n<p>1949<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p>Feb<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p>118<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td data-colwidth=\"120\" width=\"120\">\n<p>2<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"225\" width=\"225\">\n<p>1949<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p>Mar<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p>132<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td data-colwidth=\"120\" width=\"120\">\n<p>3<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"225\" width=\"225\">\n<p>1949<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p>Apr<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p>129<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td data-colwidth=\"120\" width=\"120\">\n<p>4<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"225\" width=\"225\">\n<p>1949<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p>May<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p>121<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<\/div>\n<p>\u0412\u0441\u044f \u043c\u0430\u0433\u0438\u044f \u043f\u0440\u043e\u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 \u043f\u0440\u0438 \u0432\u044b\u0437\u043e\u0432\u0435 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 <code>load_dataset<\/code>, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u043e\u0436\u0438\u0434\u0430\u0435\u0442 \u0438\u043c\u044f \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0436\u0430\u0435\u043c\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438 \u0432\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0435\u0442 <code>dataframe<\/code>. \u0412\u0441\u0435 \u044d\u0442\u0438 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u044b \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u043d\u044b \u0432 <a href=\"https:\/\/github.com\/mwaskom\/seaborn-data\">\u0440\u0435\u043f\u043e\u0437\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u0438 \u043d\u0430 Github<\/a>.<\/p>\n<h3>\u0414\u0438\u0430\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0430 \u0440\u0430\u0441\u0441\u0435\u044f\u043d\u0438\u044f \u2014 Scatter Plot<\/h3>\n<p>\u0414\u0438\u0430\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0430 \u0440\u0430\u0441\u0441\u0435\u044f\u043d\u0438\u044f \u2014 \u044d\u0442\u043e \u0434\u0438\u0430\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0430, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u043e\u0442\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0430\u0435\u0442 \u0442\u043e\u0447\u043a\u0438 \u043d\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 \u0434\u0432\u0443\u0445 \u0438\u0437\u043c\u0435\u0440\u0435\u043d\u0438\u0439 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445. \u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u0442\u044c \u0434\u0438\u0430\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0443 \u0440\u0430\u0441\u0441\u0435\u044f\u043d\u0438\u044f \u0432 seaborn \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e, \u0432\u0435\u0434\u044c \u0434\u043b\u044f \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u043d\u0443\u0436\u043d\u0430 \u0432\u0441\u0435\u0433\u043e \u043e\u0434\u043d\u0430 \u0441\u0442\u0440\u043e\u0447\u043a\u0430 \u043a\u043e\u0434\u0430.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">sns.scatterplot(data=flights_data, x=\"year\", y=\"passengers\")<\/code><\/pre>\n<figure class=\"full-width\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u041b\u0435\u0433\u043a\u043e, \u043d\u0435 \u043f\u0440\u0430\u0432\u0434\u0430 \u043b\u0438? \u0424\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f <code>scatterplot<\/code> \u043f\u0440\u0438\u043d\u0438\u043c\u0430\u0435\u0442 \u0432 \u0441\u0435\u0431\u044f \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c, \u0438 \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u044b, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0431\u0443\u0434\u0443\u0442 \u0432\u044b\u0441\u0442\u0443\u043f\u0430\u0442\u044c \u043a\u0430\u043a \u043e\u0441\u0438 x \u0438 y.<\/p>\n<h3>\u041b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u044b\u0439 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a \u2014 Line Plot<\/h3>\n<p>\u042d\u0442\u043e\u0442 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a \u0440\u0438\u0441\u0443\u0435\u0442 \u043b\u0438\u043d\u0438\u044e, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0441\u043e\u0431\u043e\u0439 \u0440\u0430\u0437\u0432\u0438\u0442\u0438\u0435 \u043d\u0435\u043f\u0440\u0435\u0440\u044b\u0432\u043d\u044b\u0445 \u0438\u043b\u0438 \u043a\u0430\u0442\u0435\u0433\u043e\u0440\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445. \u042d\u0442\u043e\u0442 \u0432\u0438\u0434 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u043e\u0432 \u043f\u043e\u043f\u0443\u043b\u044f\u0440\u0435\u043d \u0438 \u0438\u0437\u0432\u0435\u0441\u0442\u0435\u043d, \u0438 \u0435\u0433\u043e \u043b\u0435\u0433\u043a\u043e \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0442\u044c. \u041a\u0430\u043a \u0438 \u0440\u0430\u043d\u044c\u0448\u0435, \u043c\u044b \u0432\u043e\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c\u0441\u044f \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0435\u0439 <code>lineplot<\/code> \u0441 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u043e\u043c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438 \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u0430\u043c\u0438, \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u044e\u0449\u0438\u043c\u0438 \u043e\u0441\u0438 x \u0438 y. \u041e\u0441\u0442\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0435 \u0437\u0430 \u043d\u0430\u0441 \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0435\u0442 <code>seaborn<\/code>.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">sns.lineplot(data=flights_data, x=\"year\", y=\"passengers\")<\/code><\/pre>\n<figure class=\"full-width\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<h3>\u0421\u0442\u043e\u043b\u0431\u0447\u0430\u0442\u0430\u044f \u0434\u0438\u0430\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0430 \u2014 Bar Plot<\/h3>\n<p>\u041d\u0430\u0432\u0435\u0440\u043d\u043e\u0435, \u044d\u0442\u043e \u0441\u0430\u043c\u044b\u0439 \u0438\u0437\u0432\u0435\u0441\u0442\u043d\u044b\u0439 \u0442\u0438\u043f \u0434\u0438\u0430\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u044b, \u0438, \u043a\u0430\u043a \u0432\u044b \u0443\u0436\u0435 \u0434\u043e\u0433\u0430\u0434\u0430\u043b\u0438\u0441\u044c, \u043c\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u0442\u044c \u044d\u0442\u043e\u0442 \u0442\u0438\u043f \u0434\u0438\u0430\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e <code>seaborn<\/code>, \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435, \u043a\u0430\u043a \u043c\u044b \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u043b\u0438 \u044d\u0442\u043e \u0434\u043b\u044f \u043b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u043e\u0433\u043e \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0430 \u0438 \u0434\u0438\u0430\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u044b \u0440\u0430\u0441\u0441\u0435\u044f\u043d\u0438\u044f, \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 <code>barplot<\/code>.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">sns.barplot(data=flights_data, x=\"year\", y=\"passengers\")<\/code><\/pre>\n<figure class=\"full-width\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u041e\u043d\u0430 \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u043a\u0440\u0430\u0441\u043e\u0447\u043d\u0430\u044f, \u0437\u043d\u0430\u044e. \u041f\u043e\u0437\u0436\u0435 \u043c\u044b \u043d\u0430\u0443\u0447\u0438\u043c\u0441\u044f \u043a\u0430\u0441\u0442\u043e\u043c\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0435\u0435.<\/p>\n<h3>\u0420\u0430\u0441\u0448\u0438\u0440\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u043e\u043d\u0430\u043b\u0430 \u0441 matplotlib<\/h3>\n<p>Seaborn \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043d\u0430 matplotlib, \u0440\u0430\u0441\u0448\u0438\u0440\u044f\u044f \u0435\u0435 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u043e\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0438 \u0430\u0431\u0441\u0442\u0440\u0430\u0433\u0438\u0440\u0443\u044f \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c. \u041f\u0440\u0438 \u044d\u0442\u043e\u043c seaborn \u043d\u0435 \u0442\u0435\u0440\u044f\u0435\u0442 \u0432 \u0441\u0432\u043e\u0435\u0439 \u043c\u043e\u0449\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438. \u041b\u044e\u0431\u0430\u044f \u0434\u0438\u0430\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0430 seaborn \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u043a\u0430\u0441\u0442\u043e\u043c\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0430 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0439 \u0438\u0437 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438 matplotlib. \u042d\u0442\u0430 \u043c\u0435\u0445\u0430\u043d\u0438\u043a\u0430 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u043f\u0440\u0438\u0433\u043e\u0434\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u0432 \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u044f\u0445 \u0438 \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 seaborn \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 matplotlib \u0431\u0435\u0437 \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043f\u0438\u0441\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c \u0432\u0441\u0435 \u0435\u0435 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438.<\/p>\n<p>\u0414\u043e\u043f\u0443\u0441\u0442\u0438\u043c, \u0432\u044b \u0445\u043e\u0442\u0438\u0442\u0435 \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u0442\u044c \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0434\u0438\u0430\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c \u043e\u0434\u043d\u043e\u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e seaborn, \u0432 \u044d\u0442\u043e\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435 \u0432\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u0432\u043e\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0435\u0439 <code>subplot<\/code> \u0438\u0437 matplotlib.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">diamonds_data = sns.load_dataset('diamonds') plt.subplot(1, 2, 1) sns.countplot(x='carat', data=diamonds_data) plt.subplot(1, 2, 2) sns.countplot(x='depth', data=diamonds_data)<\/code><\/pre>\n<figure class=\"full-width\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u0421 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 <code>subplot<\/code> \u043d\u0430 \u043e\u0434\u043d\u043e\u043c \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0435 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u0442\u044c \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0434\u0438\u0430\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c. \u0424\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f \u043f\u0440\u0438\u043d\u0438\u043c\u0430\u0435\u0442 \u0432 \u0441\u0435\u0431\u044f \u0442\u0440\u0438 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u0430: \u043f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0439 \u2013 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a, \u0432\u0442\u043e\u0440\u043e\u0439 \u2013 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u043e\u0432, \u0442\u0440\u0435\u0442\u0438\u0439 \u2013 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0434\u0438\u0430\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c.<\/p>\n<p>\u041c\u044b \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u043f\u043e \u043e\u0434\u043d\u043e\u0439 \u0434\u0438\u0430\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0435 seaborn \u043d\u0430 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0439 \u0447\u0430\u0441\u0442\u0438 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0430, \u0441\u043c\u0435\u0448\u0438\u0432\u0430\u044f \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u043e\u043d\u0430\u043b matplotlib \u0438 seaborn.<\/p>\n<h3>Seaborn \u0438 Pandas<\/h3>\n<p>\u041c\u044b \u0443\u0436\u0435 \u0433\u043e\u0432\u043e\u0440\u0438\u043b\u0438 \u043e \u0442\u043e\u043c, \u0447\u0442\u043e seaborn \u043b\u044e\u0431\u0438\u0442 pandas \u0434\u043e \u0442\u0430\u043a\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0435\u043f\u0435\u043d\u0438, \u0447\u0442\u043e \u0432\u0441\u0435 \u0435\u0435 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 \u0441\u0442\u0440\u043e\u044f\u0442\u0441\u044f \u043d\u0430 \u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u0435 <code>dataframe<\/code>. \u0414\u043e \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u043c\u043e\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430 \u043c\u044b \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043b\u0438 seaborn \u0441 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0432\u0430\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438, \u043d\u043e \u0447\u0442\u043e, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u043c\u044b \u0445\u043e\u0442\u0438\u043c \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0443\u0436\u0435 \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u0438\u043b\u0438 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e pandas?<\/p>\n<pre><code class=\"python\">drinks_df = pd.read_csv(\"data\/drinks.csv\") sns.barplot(x=\"country\", y=\"beer_servings\", data=drinks_df)<\/code><\/pre>\n<figure class=\"full-width\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<h3>\u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043a\u0440\u0430\u0441\u0438\u0432\u044b\u0445 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u043e\u0432 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0441\u0442\u0438\u043b\u0435\u0439<\/h3>\n<p>Seaborn \u0434\u0430\u0435\u0442 \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043c\u0435\u043d\u044f\u0442\u044c \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0444\u0435\u0439\u0441 \u0432\u0430\u0448\u0438\u0445 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u043e\u0432. \u0414\u043b\u044f \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u0438\u0437 \u043a\u043e\u0440\u043e\u0431\u043a\u0438 \u0443 \u043d\u0430\u0441 \u0432 \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u0440\u044f\u0436\u0435\u043d\u0438\u0438 \u0435\u0441\u0442\u044c \u043f\u044f\u0442\u044c \u0441\u0442\u0438\u043b\u0435\u0439: <em>darkgrid, whitegrid, dark, white<\/em> \u0438 <em>ticks<\/em>.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">sns.set_style(\"darkgrid\") sns.lineplot(data = data, x = \"year\", y = \"passengers\")<\/code><\/pre>\n<figure class=\"full-width\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p> \u0410 \u0432\u043e\u0442 \u0434\u0440\u0443\u0433\u043e\u0439 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">sns.set_style(\"whitegrid\") sns.lineplot(data=flights_data, x=\"year\", y=\"passengers\")<\/code><\/pre>\n<p><strong> <\/strong><\/p>\n<figure class=\"full-width\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<h4>\u041a\u0440\u0443\u0442\u044b\u0435 \u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442\u044b \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f<\/h4>\n<p>\u041c\u044b \u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u043c\u0438\u043b\u0438\u0441\u044c \u0441 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0430\u043c\u0438 seaborn, \u0430 \u0442\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u0434\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0438\u043c \u0437\u043d\u0430\u043d\u0438\u044f \u043d\u0430 \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u043a\u0435 \u0438 \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u043c \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0434\u0438\u0430\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c \u0441 \u043e\u0434\u043d\u0438\u043c \u0438 \u0442\u0435\u043c \u0436\u0435 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u043e\u043c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445. \u0412 \u043d\u0430\u0448\u0435\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435 \u0432\u044b \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u00ab<em>tips<\/em>\u00bb, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0441\u043a\u0430\u0447\u0430\u0442\u044c \u043d\u0435\u043f\u043e\u0441\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e seaborn.<\/p>\n<p> \u0421\u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0430 \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u0438\u043c \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">tips_df = sns.load_dataset('tips') tips_df.head()<\/code><\/pre>\n<\/p>\n<div class=\"table\">\n<table>\n<tbody>\n<tr>\n<th data-colwidth=\"50\" width=\"50\">\n<\/th>\n<th>\n<p><strong>total_bill<\/strong><\/p>\n<\/th>\n<th data-colwidth=\"113\" width=\"113\">\n<p>tip<\/p>\n<\/th>\n<th>\n<p>sex<\/p>\n<\/th>\n<th data-colwidth=\"99\" width=\"99\">\n<p>smoker<\/p>\n<\/th>\n<th data-colwidth=\"101\" width=\"101\">\n<p>day<\/p>\n<\/th>\n<th data-colwidth=\"97\" width=\"97\">\n<p>time<\/p>\n<\/th>\n<th>\n<p>size<\/p>\n<\/th>\n<\/tr>\n<tr>\n<td data-colwidth=\"50\" width=\"50\">\n<p>0<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p>16.99<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"113\" width=\"113\">\n<p>1.01<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p>Female<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"99\" width=\"99\">\n<p>No<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"101\" width=\"101\">\n<p>Sun<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"97\" width=\"97\">\n<p>Dinner<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p>2<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td data-colwidth=\"50\" width=\"50\">\n<p>1<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p>10.34<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"113\" width=\"113\">\n<p>1.66<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p>Male<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"99\" width=\"99\">\n<p>No<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"101\" width=\"101\">\n<p>Sun<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"97\" width=\"97\">\n<p>Dinner<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p>3<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td data-colwidth=\"50\" width=\"50\">\n<p>2<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p>21.01<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"113\" width=\"113\">\n<p>3.50<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p>Male<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"99\" width=\"99\">\n<p>No<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"101\" width=\"101\">\n<p>Sun<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"97\" width=\"97\">\n<p>Dinner<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p>3<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td data-colwidth=\"50\" width=\"50\">\n<p>3<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p>23.68<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"113\" width=\"113\">\n<p>3.31<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p>Male<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"99\" width=\"99\">\n<p>No<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"101\" width=\"101\">\n<p>Sun<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"97\" width=\"97\">\n<p>Dinner<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p>2<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td data-colwidth=\"50\" width=\"50\">\n<p>4<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p>24.59<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"113\" width=\"113\">\n<p>3.61<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p>Female<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"99\" width=\"99\">\n<p>No<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"101\" width=\"101\">\n<p>Sun<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"97\" width=\"97\">\n<p>Dinner<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p>4<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<\/div>\n<p>\u041c\u043d\u0435 \u043d\u0440\u0430\u0432\u0438\u0442\u0441\u044f \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u044c \u043f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0435 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043e \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u0430\u0445 \u0438 \u0441\u0430\u043c\u0438\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445. \u041e\u0431\u044b\u0447\u043d\u043e \u044f \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e\u0441\u044c \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0438\u043c\u0438 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f\u043c\u0438 pandas, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0443\u043b\u0430\u0434\u0438\u0442\u044c \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c\u044b \u0441 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438, \u0442\u0430\u043a\u0438\u0435 \u043a\u0430\u043a \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f <code>null<\/code>, \u0438\u043b\u0438 \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c \u0432 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044e, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u043f\u043e\u043b\u0435\u0437\u043d\u043e\u0439. \u041f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u0435\u0435 \u043e\u0431 \u044d\u0442\u043e\u043c \u0432\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0447\u0438\u0442\u0430\u0442\u044c \u0432 <a href=\"https:\/\/livecodestream.dev\/post\/how-to-work-with-pandas-in-python\/\">\u0440\u0443\u043a\u043e\u0432\u043e\u0434\u0441\u0442\u0432\u0435 \u043a pandas<\/a>.<\/p>\n<p>\u0414\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u0438\u043c \u0435\u0449\u0435 \u043e\u0434\u0438\u043d \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0435\u0446, \u0432 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u043c \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u043d\u0442\u043d\u043e\u0435 \u043e\u0442\u043d\u043e\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0447\u0430\u0435\u0432\u044b\u0445 \u043a\u043e \u0432\u0441\u0435\u043c\u0443 \u0441\u0447\u0435\u0442\u0443.&nbsp;<\/p>\n<pre><code class=\"python\">tips_df[\"tip_percentage\"] = tips_df[\"tip\"] \/ tips_df[\"total_bill\"] tips_df.head()<\/code><\/pre>\n<p>\u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u044f\u0442 \u0442\u0430\u043a:<\/p>\n<div class=\"table\">\n<table>\n<tbody>\n<tr>\n<th data-colwidth=\"50\" width=\"50\">\n<\/th>\n<th data-colwidth=\"104\" width=\"104\">\n<p><strong>total_bill<\/strong><\/p>\n<\/th>\n<th data-colwidth=\"68\" width=\"68\">\n<p>tip<\/p>\n<\/th>\n<th data-colwidth=\"76\" width=\"76\">\n<p>sex<\/p>\n<\/th>\n<th data-colwidth=\"97\" width=\"97\">\n<p>smoker<\/p>\n<\/th>\n<th data-colwidth=\"66\" width=\"66\">\n<p>day<\/p>\n<\/th>\n<th data-colwidth=\"77\" width=\"77\">\n<p>time<\/p>\n<\/th>\n<th data-colwidth=\"70\" width=\"70\">\n<p>size<\/p>\n<\/th>\n<th>\n<p>tip_percentage<\/p>\n<\/th>\n<\/tr>\n<tr>\n<td data-colwidth=\"50\" width=\"50\">\n<p>0<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"104\" width=\"104\">\n<p>16.99<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"68\" width=\"68\">\n<p>1.01<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"76\" width=\"76\">\n<p>Female<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"97\" width=\"97\">\n<p>No<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"66\" width=\"66\">\n<p>Sun<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"77\" width=\"77\">\n<p>Dinner<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"70\" width=\"70\">\n<p>2<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p>0.059447<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td data-colwidth=\"50\" width=\"50\">\n<p>1<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"104\" width=\"104\">\n<p>10.34<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"68\" width=\"68\">\n<p>1.66<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"76\" width=\"76\">\n<p>Male<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"97\" width=\"97\">\n<p>No<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"66\" width=\"66\">\n<p>Sun<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"77\" width=\"77\">\n<p>Dinner<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"70\" width=\"70\">\n<p>3<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p>0.160542<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td data-colwidth=\"50\" width=\"50\">\n<p>2<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"104\" width=\"104\">\n<p>21.01<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"68\" width=\"68\">\n<p>3.50<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"76\" width=\"76\">\n<p>Male<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"97\" width=\"97\">\n<p>No<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"66\" width=\"66\">\n<p>Sun<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"77\" width=\"77\">\n<p>Dinner<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"70\" width=\"70\">\n<p>3<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p>0.166587<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td data-colwidth=\"50\" width=\"50\">\n<p>3<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"104\" width=\"104\">\n<p>23.68<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"68\" width=\"68\">\n<p>3.31<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"76\" width=\"76\">\n<p>Male<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"97\" width=\"97\">\n<p>No<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"66\" width=\"66\">\n<p>Sun<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"77\" width=\"77\">\n<p>Dinner<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"70\" width=\"70\">\n<p>2<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p>0.139780<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td data-colwidth=\"50\" width=\"50\">\n<p>4<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"104\" width=\"104\">\n<p>24.59<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"68\" width=\"68\">\n<p>3.61<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"76\" width=\"76\">\n<p>Female<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"97\" width=\"97\">\n<p>No<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"66\" width=\"66\">\n<p>Sun<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"77\" width=\"77\">\n<p>Dinner<\/p>\n<\/td>\n<td data-colwidth=\"70\" width=\"70\">\n<p>4<\/p>\n<\/td>\n<td>\n<p>0.146808<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<\/div>\n<p>\u0410 \u0442\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u043c\u044b \u043d\u0430\u0447\u043d\u0435\u043c \u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u0442\u044c \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0438.<\/p>\n<h4>\u041f\u0440\u043e\u0446\u0435\u043d\u0442 \u0447\u0430\u0435\u0432\u044b\u0445<\/h4>\n<p>\u0414\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u043f\u043e\u043f\u0440\u043e\u0431\u0443\u0435\u043c \u0440\u0430\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0441 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u043d\u0442\u043d\u044b\u043c \u0441\u043e\u043e\u0442\u043d\u043e\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u0447\u0430\u0435\u0432\u044b\u0445 \u0438 \u0441\u0447\u0435\u0442\u0430. \u0414\u043b\u044f \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u0432\u043e\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c\u0441\u044f \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0435\u0439 <code>histplot<\/code>, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u0441\u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442 \u0433\u0438\u0441\u0442\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0443.<\/p>\n<pre><code class=\"powershell\">sns.histplot(tips_df[\"tip_percentage\"], binwidth=0.05)<\/code><\/pre>\n<figure class=\"full-width\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u0427\u0442\u043e\u0431\u044b \u0432\u0441\u0435 \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u043e \u0447\u0438\u0442\u0430\u043b\u043e\u0441\u044c, \u043d\u0430\u043c \u043f\u0440\u0438\u0448\u043b\u043e\u0441\u044c \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u0442\u044c \u0441\u0432\u043e\u0439\u0441\u0442\u0432\u043e <code>binwidth<\/code>, \u0437\u0430\u0442\u043e \u0442\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u043c\u044b \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u0435\u0435 \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u043f\u043e\u043d\u044f\u0442\u044c \u0438 \u043e\u0446\u0435\u043d\u0438\u0442\u044c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435. \u0411\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043d\u0441\u0442\u0432\u043e \u043a\u043b\u0438\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u044e\u0442 \u0447\u0430\u0435\u0432\u044b\u0435 \u0432 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u0435 \u043e\u0442 15 \u0434\u043e 20% \u043e\u0442 \u0441\u0447\u0435\u0442\u0430, \u043d\u043e \u0435\u0441\u0442\u044c \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u0432, \u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u0447\u0430\u0435\u0432\u044b\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0432\u044b\u0448\u0430\u044e\u0442 70%. \u042d\u0442\u0438 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043d\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u0430\u043d\u043e\u043c\u0430\u043b\u0438\u044f\u043c\u0438 \u0438\u043b\u0438 \u0432\u044b\u0431\u0440\u043e\u0441\u0430\u043c\u0438, \u0438 \u043d\u0430 \u043d\u0438\u0445 \u0432\u0441\u0435\u0433\u0434\u0430 \u0441\u0442\u043e\u0438\u0442 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0449\u0430\u0442\u044c \u0432\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u0435, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043f\u043e\u043d\u044f\u0442\u044c \u044f\u0432\u043b\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f \u043b\u0438 \u044d\u0442\u0438 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e\u0448\u0438\u0431\u043e\u0447\u043d\u044b\u043c\u0438.<\/p>\n<p>\u0422\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043c\u043d\u0435 \u0431\u044b\u043b\u043e \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u043d\u043e, \u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043b\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u043d\u0442 \u0447\u0430\u0435\u0432\u044b\u0445 \u0432 \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043e\u0442 \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u0438 \u0434\u043d\u044f.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">sns.histplot(data=tips_df, x=\"tip_percentage\", binwidth=0.05, hue=\"time\")<\/code><\/pre>\n<figure class=\"full-width\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u041d\u0430 \u044d\u0442\u043e\u0442 \u0440\u0430\u0437 \u043c\u044b \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043b\u0438 \u0434\u0438\u0430\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0443 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0432\u0441\u0435\u0433\u043e \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u0430 \u043d\u0435 \u043e\u0434\u043d\u043e\u0433\u043e \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u0430, \u0438 \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u043b\u0438 \u0441\u0432\u043e\u0439\u0441\u0442\u0432\u043e <code>hue<\/code> \u043d\u0430 \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0435\u0446 <code>time<\/code>. \u0422\u0430\u043a \u0432 \u0434\u0438\u0430\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0435 \u0431\u0443\u0434\u0443\u0442 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0435 \u0446\u0432\u0435\u0442\u0430 \u0434\u043b\u044f \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u0438, \u0438 \u043a \u043d\u0435\u0439 \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u0438\u0442\u0441\u044f \u043b\u0435\u0433\u0435\u043d\u0434\u0430.<\/p>\n<h4>\u041e\u0431\u0449\u0435\u0435 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0447\u0430\u0435\u0432\u044b\u0445 \u0437\u0430 \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0434\u0435\u043d\u044c \u043d\u0435\u0434\u0435\u043b\u0438<\/h4>\n<p>\u0415\u0449\u0435 \u043e\u0434\u043d\u0430 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u043d\u0430\u044f \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0430 \u2014 \u044d\u0442\u043e \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0447\u0430\u0435\u0432\u044b\u0445, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u0442 \u043f\u0435\u0440\u0441\u043e\u043d\u0430\u043b \u0432 \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043e\u0442 \u0434\u043d\u044f \u043d\u0435\u0434\u0435\u043b\u0438.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">sns.barplot(data=tips_df, x=\"day\", y=\"tip\", estimator=np.sum)<\/code><\/pre>\n<figure class=\"full-width\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u041a\u0430\u0436\u0435\u0442\u0441\u044f, \u043f\u044f\u0442\u043d\u0438\u0446\u0430 \u2014 \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u0438\u0439 \u0434\u0435\u043d\u044c, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0434\u043e\u043c\u0430.<\/p>\n<h4>\u0412\u043b\u0438\u044f\u043d\u0438\u0435 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u0430 \u0441\u0442\u043e\u043b\u0438\u043a\u0430 \u0438 \u0434\u043d\u044f \u043d\u0435\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043d\u0430 \u0447\u0430\u0435\u0432\u044b\u0435<\/h4>\n<p>\u0418\u043d\u043e\u0433\u0434\u0430 \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u043f\u043e\u043d\u044f\u0442\u044c, \u043a\u0430\u043a \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0432\u043b\u0438\u044f\u044e\u0442 \u043d\u0430 \u043a\u043e\u043d\u0435\u0447\u043d\u044b\u0439 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442. \u041d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u043a\u0430\u043a \u0434\u0435\u043d\u044c \u043d\u0435\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0438 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440 \u0441\u0442\u043e\u043b\u0438\u043a\u0430 \u0432\u043b\u0438\u044f\u044e\u0442 \u043d\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u043d\u0442 \u0447\u0430\u0435\u0432\u044b\u0445?<\/p>\n<p>\u0427\u0442\u043e\u0431\u044b \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u0442\u044c \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0443\u044e \u0434\u0438\u0430\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0443, \u043c\u044b \u043e\u0431\u044a\u0435\u0434\u0438\u043d\u0438\u043c \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e <code>pivot<\/code> \u0438\u0437 pandas \u0434\u043b\u044f \u043f\u0440\u0435\u0434\u0432\u0430\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438, \u0430 \u0437\u0430\u0442\u0435\u043c \u043d\u0430\u0440\u0438\u0441\u0443\u0435\u043c \u0442\u0435\u043f\u043b\u043e\u0432\u0443\u044e \u043a\u0430\u0440\u0442\u0443.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">pivot = tips_df.pivot_table(     index=[\"day\"],     columns=[\"size\"],     values=\"tip_percentage\",<\/code><\/pre>\n<\/hr>\n<\/blockquote>\n<\/div>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[],"tags":[],"class_list":["post-317348","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/317348","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=317348"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/317348\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=317348"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=317348"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=317348"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}